วิธีการที่ Google ใช้ Ai สำหรับการย้ายโค้ด

กูเกิลกำลังอัปเกรดฐานโค้ดขนาดใหญ่ของตนเองโดยใช้ปัญญาประดิษฐ์

ช่วงสุดสัปดาห์ที่ผ่านมา ผมได้อ่านเอกสารของ Google เกี่ยวกับวิธีการใช้ AI สำหรับการย้ายโค้ดภายในระบบ -- และมันเต็มไปด้วยข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับวิธีการเข้าถึงการปรับปรุงระบบยุคเก่า ผมได้แนบเอกสารไว้สำหรับผู้ที่สนใจ แต่นี่คือวิธีที่ผมเชื่อว่ากลยุทธ์เหล่านี้สามารถช่วยเราแก้ไขปัญหาการปรับปรุงระบบที่ซับซ้อน:

1.加速การปรับปรุงระบบยุคเก่า Google ใช้โมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLMs) เพื่อทำให้การย้ายโค้ดขนาดใหญ่เป็นระบบอัตโนมัติ ลดความพยายามด้วยมือและเร่งความเร็วของโครงการ การใช้วิธีการขับเคลื่อนด้วย AI ที่คล้ายกันสามารถทำให้การปรับปรุงระบบยุคเก่าเร็วขึ้น ตัดความซับซ้อนและโค้ดที่ล้าสมัย

2.รวม AI กับเครื่องมือวิศวกรรมที่พิสูจน์แล้ว โดยการผสมผสาน LLMs กับเครื่องมือที่ใช้ Abstract Syntax Tree (AST) พวกเขารับรองความแม่นยำและความสามารถในการปรับขนาดในการเปลี่ยนแปลงโค้ด วิธีการผสมผสานนี้แสดงให้เห็นว่า AI และเทคนิควิศวกรรมแบบดั้งเดิมสามารถทำงานร่วมกันเพื่อส่งมอบการปรับปรุงที่ปลอดภัยและเชื่อถือได้

3.การย้ายระบบที่สามารถใช้ซ้ำ Google สร้างการทำงานที่เป็นโมดูลาร์และสามารถใช้ซ้ำได้ ทำให้การเริ่มต้นและดำเนินการย้ายระบบใหม่เร็วขึ้นและ効ิภาพมากขึ้น การพัฒนาชุดเครื่องมือที่คล้ายกันสำหรับระบบยุคเก่าสามารถทำให้ขั้นตอนการปรับปรุงที่ซ้ำกันง่ายขึ้นและปรับให้เข้ากับสถานการณ์ที่ซับซ้อน

4.วัดความสำเร็จโดยผลกระทบทางธุรกิจ Google มุ่งเน้นไปที่ผลลัพธ์ที่วัดได้ เช่น การลดเวลาโครงการลง 50% มากกว่าปริมาณโค้ดที่สร้างโดย AI เป็นต้น การวัดผลที่สอดคล้องกับธุรกิจเน้นย้ำถึงความสำคัญของการแสดงผลตอบแทนจากการลงทุนที่ชัดเจนในโครงการการเปลี่ยนแปลงเทคโนโลยี

5.การเปิดตัวที่ปลอดภัยและสามารถปรับขนาดได้ กลยุทธ์การเปิดตัวแบบขั้นตอนของพวกเขารับรองว่าการเปลี่ยนแปลงที่ขับเคลื่อนด้วย AI จะถูกเปิดตัวอย่างปลอดภัย โดยลดการหยุดชะงัก การใช้วิธีการเปิดตัวแบบควบคุมสามารถช่วยจัดการความเสี่ยงและรับรองความเสถียรเมื่อปรับปรุงระบบที่สำคัญ

6.การใช้โมเดล AI อย่างมีกลยุทธ์ Google สร้างสมดุลระหว่างการใช้โมเดลที่ปรับให้เหมาะสมและเครื่องมือทั่วไปขึ้นอยู่กับงาน การใช้วิธีการนี้ให้ข้อมูลเชิงลึกที่มีคุณค่าเกี่ยวกับเมื่อควรลงทุนในโซลูชัน AI ที่มีเอกลักษณ์เฉพาะตัวเทียบกับการใช้โมเดลที่สามารถปรับให้เหมาะสมได้

ภาพรวม: การปรับปรุงระบบยุคเก่าคือการผสมผสานความสามารถด้านประสิทธิภาพของ AI กับแนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดของวิศวกรรมเพื่อส่งมอบการเปลี่ยนแปลงธุรกิจที่เร็วขึ้น ปลอดภัยขึ้น และมีผลกระทบมากขึ้น

โปรดทราบว่าเวอร์ชันภาษาไทยได้รับการช่วยเหลือจาก AI ดังนั้นอาจมีข้อผิดพลาดเล็กน้อย

ผู้เขียน

Ai Base Network (ABN), ABN ASIA ถูกก่อตั้งขึ้นโดยคนที่มีรากฐานลึกในวงการวิชาการ มีประสบการณ์การทำงานในสหรัฐอเมริกา ดัตช์ ฮังการี ญี่ปุ่น เกาหลีใต้ สิงคโปร์ และเวียดนาม ABN Asia เป็นที่เราพบกันของวิทยาลัยและเทคโนโลยี ด้วยโซลูชันขั้นสูงและบริการพัฒนาซอฟต์แวร์ที่มีความสามารถ เราช่วยธุรกิจเติบโตและเข้าสู่ฉากโลก ความมุ่งมั่นของเรา: ด่วนขึ้น ดีขึ้น น่าเชื่อถือมากขึ้น ในกรณีส่วนมาก: ราคาถูกด้วย

หากคุณต้องการบริการ IT การให้คำปรึกษาดิจิทัล โซลูชันซอฟต์แวร์ใช้ได้หรือหากคุณต้องการส่งคำขอข้อเสนอ (RFPs) อย่าลังเลที่จะติดต่อเรา คุณสามารถติดต่อเราได้ที่ [email protected] เราพร้อมช่วยเหลือคุณด้านทุกความต้องกรทางเทคโนโลยีของคุณทุกเมื่อ