Интеллектуальный помощник разработчика «Василиса»

Разработка инструмента на основе ИИ для решения различных прикладных задач, позволяющих обеспечить:

• Использование ИИ на всем цикле разработки программного обеспечения для повышения производительности, эффективности и обеспечения интеллектуальной автоматизации;

• Ускорение процесса разработки, автоматизация рутинных, повторяющихся задач, снижение вероятности человеческой ошибки;

• Повышение качества принимаемых разработчиками решений, определяемых автоматическими системами проверки кода и с привлечением экспертов, ускорение вывода продуктов на рынок.

2024

Разработано тиражируемое решение в виде конвейера моделей на основе пула LLM и промпт-агентов.

В решении реализовано API для следующих сервисов:

• Генерация ответов на вопросы разработчика (ассистент-разработчика);

• Генерация кода;

• Генерация unit-тестов;

• Генерация CI/CD скриптов;

• Генерация результата анализа дефектов/багов и рекомендаций для устранения дефектов/багов (код-ревью);

• Генерация описания алгоритмов по коду;

• Генерация суммаризации кода и описания архитектуры по коду, построения диаграммы классов и диаграммы по суммаризации. 

API Системы имеет подробную документацию, описывающую все доступные методы, параметры и возвращаемые значения. Система поддерживает возможность увеличения нагрузки без значительного снижения производительности.

• Разработаны расширения с средам разработки VSCode и Jetbrains Idea для упрощения доступа разработчиков к интеллектуальному помощнику.

• Решение выведено для использования в разработке ПАО Ростелеком.

Да

Программное решение реализовано на языке Python, используются внешние библиотеки, в т.ч. transformers, torch, fastapi и др, а также инструменты (линтеры) pylint, flake8, cppcheck, eslint, rubocop и др.

Система включает в себя функциональные модули (компоненты), предназначенные для решения соответствующих комплексов задач. Выделяются следующие функциональные модули:

• Хранилище СУБД информации о сервисах и связанных с ними данные;      

• Модуль планирования и постановки в очередь задач для обработки алгоритмами ИИ;

• Модуль классификации пользовательских запросов;

• REST API интерфейс;

• Модуль управления очередью задач;

• Модуль исполнения алгоритмов ИИ;

• Модуль предоставления обратной связи от статических анализаторов кода (линтеров);

• Графический интерфейс пользователя.

В проекте не используются решения из каталога Global CIO

Реализация проекта предполагала разработку алгоритмов для сервисов Системы c использованием различных технологий, в т.ч.:

• Технологии промпт-инжиниринга (zero-shot prompting, few-shot prompting, few-shot CoT, дерево рассуждений (ToT), цепочка мыслей (CoT), prompt chaining, generated knowledge prompting);

• Технологии автоматизации промпт-инжиниринга, в т.ч. automatic prompt engineering (APE) и обучение промпт-агентов;

• Подбор оптимальной модели для каждой из типов задач, исходя из метрик качества;

• Дообучение модели для повышения качества генерации.

Интеллектуальный помощник разработчика «Василиса» представляет собой мультисервисное решение, которое получает на вход информацию в неструктурированном виде, содержащую данные с описанием задачи с дополнительными уточняющими комментариями. Полученная информация в рамках решения задачи анализируется с помощью технологии обработки естественного языка. Производится подготовка данных, обработка и формирование итогового результата, соответствующего выбранному сервису конвейера моделей:

• Сервис генерации кода: Формирование кода на указанном пользователем языке программирования, решающем поставленную на естественном языке задачу;

• Генерация unit-тестов: Формирование набора unit-тестов по исходному коду;

• Генерация CI/CD скриптов: Формирование скриптов сборки и тестирования, описывающих этапы процесса развертывания и автоматизации по описанию процесса сборки и тестирования проекта на естественном языке;

• Анализ дефектов/багов и генерация рекомендаций для их устранения: Проведение анализа исходного кода и рекомендации по его улучшению;

• Описание алгоритмов по коду, описание архитектуры и построение диаграммы классов на основе суммаризации кода: Описание основных шагов алгоритма, включая обработку входных данных, выполнение операций и формирование выходных данных по исходному коду; Формирование результата суммаризации кода, описание архитектуры и диаграмм классов в установленном формате по исходному коду.

78 регионов РФ, в которых находятся разработчики ПАО Ростелеком