Blog
Blog
PHODAL

查看分类 AI

在过去的两个月里,随着 Thoughtworks 内部的大规模 AI 辅助软件交付(AI4SoftwareDelivery)的展开 —— 在全球,有上千名的 Thoughtworker 这一个涉及不同角色、不同地区,以及几十场内部分享的活动。

在软件开发团队里,Code Review 是非常重要的一个质量保障环境。好的 Code Review 能促进团队成长,差的 Code Review 形同流水。而在有了 LLM 之后,事情又发生了一些微妙的变化:

PromptScript 是一个轻量级的 Prompt 调试用的 DSL (Yaml)脚本,以用于快速使用、构建 Prompt。

本文将介绍 Chocolate Factory 框架背后的一系列想法和思路。在我们探索和设计框架的过程中,受到了:LangChain4j、LangChain、LlamaIndex、Spring AI、Semantic Kernel、PromptFlow 的大量启发。

在过去的一周里,为了更好的构建 AI Agent 框架 Chocolate Factory(以下简称 CF),我们加入了一个新的应用:代码库 AI 助手。

在过去的一段时间,我们尝试从先前的 AIGC 应用经验里,进行一些再提炼和总结。从起先的 ClickPrompt(https://www.clickprompt.org/)、ChatFlow,到我们的 AI + 软件开发组织 Unit Mesh 下构建了一系列应用:

几个月前,在 Thoughtworks 的内部 AIGC 研讨会里,我们一直达成了一系列一致观点,诸如于:如果没有 “开源模型” 降低企业应用 LLM 的成本,那么 LLM 会很快消亡。所以,我们相信开源 LLM + LoRA 微调会成为企业的一种主流方式。现今,我们可以看到 LLaMA 2、Code LLaMA 2 等模型在不断刷新这种可能性。

在那篇《LLM as Co-integrator:重塑团队间交互,持续改进信息对齐》里,我们说道,为了更好的利用 AIGC 提升效能,我们的第二个阶段应该是:让 LLM 做一些协同工作,诸如于:构建多场景知识问答,降低知识检索成本、设计团队 API,打造智能助理。

在五月份的 QCon 大会上,我们分享了《探索软件开发新工序:LLM 赋能研发效能提升》。在那次分享里,我们重点提及了团队并非所有的时间在 SDLC 上,可能只有 30%~50% 时间在开发软件上,甚至于有可能只有晚上才有时间写代码。所以,LLM 对于总结的提升是有限的,加之工具本身的缺乏,有可能导致带来的提升更有限。

几个月前,我们朝着探索:如何结合 AIGC 的研发效能提升的目标?开源了 AutoDev,如 GitHub 所介绍的:

Feeds

RSS / Atom

最近文章

关于作者

Phodal Huang

Engineer, Consultant, Writer, Designer

ThoughtWorks 技术专家

工程师 / 咨询师 / 作家 / 设计学徒

开源深度爱好者

出版有《前端架构:从入门到微前端》、《自己动手设计物联网》、《全栈应用开发:精益实践》

联系我: h@phodal.com

微信公众号: 最新技术分享

存档

分类

标签

作者