Augment AI: 发挥检索支持生成的威力

在快速发展的软件开发世界中，一个新的竞争者崛起，凭借其领先的人工智能驱动编码平台，准备颠覆行业。Augment AI 由前微软软件开发者 Igor Ostrovsky 创立，最近以庞大的 2.52 亿美元融资宣布 Stealth 模式后推出，而这一巨额融资背后的支持者，正是科技巨头 Eric Schmidt。Augment AI 革命性方法的核心在于检索支持生成 (Retrieval-Augmented Generation, RAG)，这种技术通过无缝集成外部知识源，增强了生成式人工智能模型的准确性和可靠性。

检索支持生成 (RAG)：弥合差距

大型语言模型 (LLMs) 是生成式人工智能的基石，它们是在大量数据上训练的神经网络，使得它们能够理解和生成类似人类的文本。然而，由于这些模型的知识局限于它们所训练的数据，它们通常难以提供准确和最新的信息。这就是 RAG 发挥作用的地方，它允许 LLM 动态检索和整合来自外部知识库的相关信息，确保生成的输出基于最新和可靠的事实。

Augment AI 的 RAG 架构

Augment AI 的 RAG 架构由三个关键组件组成：

1. LLM：核心生成式人工智能模型，负责根据提供的输入理解和生成文本。
2. 嵌入模型：该模型将用户的查询和来自知识库的内容转换为数字表示 (嵌入)，以便进行比较和匹配。
3. 知识库：大量有关信息的精心策划集合，例如文档、代码仓库或特定领域的数据，作为外部知识源。

当用户向 LLM 提交查询时，嵌入模型将查询转换为数字表示，并在知识库中搜索相关信息。然后，匹配的内容被检索并传递给 LLM，LLM 将其自身的理解与检索到的知识相结合，生成全面准确的响应。

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|     用户       |
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         |
         | 查询
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|     LLM       |
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         |
         | 嵌入
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| 嵌入模型      |
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         |
         | 检索
         |
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| 知识库        |
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Augment AI：基准测试和比较

为了评估 Augment AI 的 RAG 方法的性能，该公司对其他 LLM 模型进行了广泛的基准测试和比较。下表提供了 Augment AI 在各种与编码相关的任务上的综合性能概述：

从表中可以看出，由于能够通过 RAG 利用外部知识源，Augment AI 在各种与编码相关的任务上表现优于其他 LLM 模型。该平台在代码生成、解释、调试、重构、理解和翻译等方面表现出色，展示了它在提高编码效率和准确性方面的多功能性和有效性。

深入了解 Augment AI 的性能

尽管基准表提供了高层次的概述，但深入了解 Augment AI 在特定编码任务上的性能至关重要：

• 代码生成：Augment AI 的 RAG 方法使其能够生成不仅在功能上正确，而且符合最佳实践和编码标准的代码。通过从知识库中检索相关信息，人工智能可以根据特定的编程语言和领域提供符合习惯用法和高效的代码解决方案。

• 代码解释：理解代码通常是一项艰巨的任务，特别是对于复杂的算法或不熟悉的代码库。Augment AI 凭借其对自然语言的理解能力以及从文档、教程和其他相关来源检索的知识，能够提供清晰简明的代码片段解释。

• 代码调试：识别和修复错误对开发人员来说可能是一项耗时且令人沮丧的过程。Augment AI 的 RAG 方法使其能够利用大量常见编码错误、错误模式和调试技术的知识库，为代码中的问题提供准确和可执行的解决方案建议。

• 代码重构：随着代码库的不断演进，保持代码质量和遵循最佳实践变得越来越重要。Augment AI可以通过分析代码并从知识库中检索有关编码规范、性能优化和设计模式的相关信息来提供重构机会的建议。

• 代码理解：理解现有代码的功能和目的对于有效的协作和维护至关重要。Augment AI深入理解代码的能力，结合其访问相关文档和注释的能力，使其成为增强开发团队代码理解的无价工具。

• 代码翻译：在当今全球化的软件开发环境中，能够在编程语言之间进行代码翻译的能力变得越来越有价值。Augment AI利用其RAG架构理解源代码的语义，并生成符合目标语言的等效代码，同时遵循特定于语言的约定和最佳实践。

Augment AI的知识库：成功的关键

Augment AI的RAG方法的有效性严重依赖于其知识库的质量和广度。Ostrovsky和他的团队在策划涵盖各种编程语言、框架和领域的全面知识库方面投入了大量的努力。

知识库不断更新和扩充，确保Augment AI能够获取最新的信息、最佳实践和编码技术。这个持续学习过程得益于Augment AI能够摄取和处理来自各种来源的大量数据，包括：

• 文档：来自编程语言基金会、框架开发人员和开源社区的官方文档。
• 代码仓库：像GitHub、GitLab和Bitbucket这样的热门代码仓库，包含数百万个实际代码示例和项目。
• 问答论坛：开发者论坛和类似Stack Overflow的问答网站，开发者在这些平台上分享他们的知识和讨论编码挑战。
• 教程和博客：来自可靠来源的高质量教程、博文和文章，涵盖广泛的编程主题和技术。

通过利用这个多样化且不断演进的知识库，Augment AI可以为开发者提供准确、最新且具有上下文意识的建议，显著提升他们的编码生产力和效率。

Augment AI：促进协作与生产力

Augment AI的一个重要目标是促进软件开发团队的协作与生产力。Ostrovsky设想了一个未来，在这个未来中，AI助手将无缝融入开发者的工作流中，提供实时建议、代码生成和错误检测。

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|   开发者         |
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         |
         | 协作
         |
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|   Augment AI    |
|   编码助手       |
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         |
         | 建议
         |
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|   代码编辑器     |
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通过利用Augment AI的先进AI能力，开发者可以专注于更高层次的任务，如架构设计、问题解决和创造性思考，而AI助手则处理更乏味和容易出错的编码任务。

此外，Augment AI旨在促进团队内的知识共享和协作。通过学习组织的集体编码实践和领域专业知识，AI助手能够传播最佳实践，并确保项目之间保持一致的编码标准。

Augment AI：为软件开发的未来铺平道路

随着对以AI驱动的编码助手的需求不断增长，Augment AI具备足够的实力来抓住这一趋势。凭借其丰厚的资金和行业资深人士如Eric Schmidt的支持，该公司拥有充足的资源来持续开发其尖端技术并扩展其产品。

Ostrovsky分享道：“我们的资金为我们提供了足够的时间来打造我们相信的最佳企业AI团队。随着公司为迅速成长做准备，我们正在加快产品开发并扩展Augment的产品、工程和市场推广职能。”

毫无疑问，软件开发的未来与AI集成密切相关，而Augment AI有望处于这场革命的前沿。通过利用先进的AI技术，促进协作和提升开发者的生产力，Augment AI有潜力重塑编码领域，开启软件工程的新时代。