התאמת היקף הבנת הקוד: איך Jolt AI משתמשת ב-Gemini API

מפתחים שעובדים עם בסיס קוד רחב היקף בסביבת ייצור יודעים את הכאב. הבנת ההקשר, חיפוש קבצים רלוונטיים וביצוע שינויים יכולים להיראות כמו ניווט במבוך. חברת Jolt AI מטפלת בבעיה הזו באמצעות כלי ליצירת קוד וצ'אט שתוכננו במיוחד לבסיסי קוד בעולם האמיתי עם יותר מ-100, 000 שורות קוד. מהו הנשק הסודי שלהם שמאפשר להם לספק מהירות ודיוק? Gemini API, במיוחד Gemini 2.0 Flash.

המשימה של Jolt AI היא לאפשר למפתחים להבין באופן מיידי כל קוד בסיס ולתרום לו. רבים מהכלים הקיימים מתקשים להתמודד עם בסיס קוד קיים גדול, ומחייבים את המשתמשים לבחור קבצי הקשר באופן ידני. התהליך הזה הוא מייגע ולא מעשי. Jolt AI משתמש בחיפוש סמנטי חדשני שמזהה באופן מדויק ואוטומטי את קובצי ההקשר הרלוונטיים. הוא משנה את כללי המשחק בפיתוח תכונות, בתיקון באגים, בהצטרפות משתמשים ועוד.

האתגר של Jolt AI היה למצוא מודל שיספק את השילוב הנכון של מהירות, עקביות והבנת קוד לצינור עיבוד הנתונים לחיפוש. "רצינו לזרז 3 שלבים שמבוססים על AI בצינור עיבוד הנתונים לחיפוש קוד", מסביר יב ספקטור (Yev Spektor), מנכ"ל Jolt AI. "כל שלב מחייב הבנה של שפות תכנות, מסגרות, קוד משתמש וניסיונות של משתמשים שונים".

מזינים את Gemini 2.0 Flash. ב-Jolt AI, המודל הזה הניב את קפיצת הביצועים שהם חיפשו. "אחרי ששינינו את ההנחיות, הצלחנו לקבל תוצאות עקביות יותר באיכות גבוהה יותר באמצעות Gemini 2.0 Flash, בהשוואה למודל גדול יותר ואיטי יותר של ספק אחר", מציין Spektor.

איך Jolt AI משתמשת ב-Gemini 2.0 Flash? הוא מניע כמה שלבים קריטיים בצינור עיבוד הנתונים לחיפוש קוד, ומספק את המהירות והדיוק הנדרשים כדי לנווט במאגרים עצומים ולהבין אותם. הפרטים המדויקים הם "הסוד" שלהם, אבל ההשפעה ברורה: Gemini 2.0 Flash מאפשר ל-Jolt AI להציג במהירות את המידע הנכון בתוך בסיס קוד מורכב.

המעבר ל-Gemini API היה יעיל במיוחד. "כמה שעות להטמעת ה-SDK ויומיים לכוונון ולבדיקה של ההנחיות", אומר ספקטור. הצוות גם השתמש ב-Google AI Studio כדי לקבל רעיונות ולבצע שינויים, וכך ייעל את תהליך הפיתוח.

המעבר ל-Gemini 2.0 Flash הניב תוצאות מרשימות ל-Jolt AI:

• צמצום של 70-80% בזמני התגובה: השלבים שמבוססים על AI בצינור עיבוד הנתונים לחיפוש הם מהירים יותר באופן משמעותי.
• תשובות איכותיות ועקביות יותר: המשתמשים מקבלים תוצאות טובות יותר פי יותר משתיים מהר יותר.
• עלויות נמוכות ב-80%: עומסי העבודה של ה-AI שהועברו חסכוניים יותר באופן משמעותי.

"אנחנו מקבלים תשובות באיכות גבוהה יותר למשתמשים שלנו פי שניים מהר יותר", מדגישה ספקטור. השילוב הזה של מהירות, איכות וחיסכון בעלויות מדגיש את העוצמה של Gemini 2.0 Flash לאפליקציות שבהן הביצועים קריטיים.

ב-Jolt AI מרחיבים באופן פעיל את התמיכה בסביבות פיתוח משולבות (IDE) באמצעות פלאגין של JetBrains שיושקו בקרוב, ומחפשים דרכים לשפר את הנגישות של ממשקי ה-API. Spektor מתלהב מהפוטנציאל הרחב יותר של Jolt AI בארגונים, החל מעזרה למפתחים ולמנהלי הנדסה ועד לתמיכה בצוותים של תמיכת הלקוחות והפעלת צינורות עיבוד נתונים אוטומטיים של קוד AI.

אחרי שבחן את הדרך שלו עם Gemini API, Spektor מציע את העצה הבאה למפתחים אחרים:

"Gemini 2.0 Flash הוא כלי יעיל יותר ממה שאתם חושבים, אל תתעכבו. הוא מצטיין בזיכרון – הרבה יותר טוב ממודלים איטיים ויקרים יותר". הוא גם ממליץ למפתחים לבדוק את המודלים החדשים ממשפחת Gemini: "צריך לבדוק את הדור החדש, Gemini 2.0 Flash ו-Gemini 2.5 Pro. מודל ‎2.0 Flash של Gemini הגדיל את מהירות המוצר פי יותר משניים, תוך שיפור האיכות של התשובות. המודלים החדשים הם פונקציית שלב ראשית".

סיפור ההצלחה של Jolt AI מדגיש איך המהירות והיכולות של Gemini 2.0 Flash יכולות לשפר באופן משמעותי את הכלים למפתחים מבוססי-AI, במיוחד את אלה שמתמודדים עם המורכבות של בסיס קוד גדול.

רוצים לבנות? כדאי לעיין במאמרי העזרה של Gemini API ולהתחיל לעבוד עם Google AI Studio כבר היום.