แชร์

9 เมษายน 2025

Optimal AI ใช้ Gemini API เพื่อลดเวลาในการตรวจสอบโค้ดลง 50%

Syed Ahmed

ผู้ร่วมก่อตั้งและ CTO

Vishal Dharmadhikari

วิศวกรโซลูชันผลิตภัณฑ์

รูปภาพหลักของ AgentOps Showcase

การตรวจสอบโค้ดมีความสำคัญต่อคุณภาพ แต่ก็มักกลายเป็นคอขวดในการพัฒนาที่รวดเร็ว Optimal AI กำลังเปลี่ยนแปลงเรื่องนี้ ภารกิจของบริษัทคือ "คืนเวลาให้วิศวกร" โดยใช้ AI เพื่อทำให้วิศวกรรมและการปฏิบัติตามข้อกำหนดเป็นไปโดยอัตโนมัติ โซลูชันของบริษัทประกอบด้วย Optibot ซึ่งเป็นโปรแกรมตรวจสอบโค้ด AI ที่มุ่งเน้นด้านความปลอดภัยและการปฏิบัติตามข้อกำหนด และแพลตฟอร์มข้อมูลเชิงลึกที่ขับเคลื่อนโดย Gemini API ซึ่งช่วยเพิ่มความเร็วในการพัฒนา

ก่อนหน้านี้ Optimal AI พบปัญหาเกี่ยวกับความเร็วและความเข้าใจตามบริบทที่จำเป็นสำหรับการตรวจสอบโค้ด AI ที่มีประสิทธิภาพอย่างแท้จริง "ความท้าทายที่ยิ่งใหญ่ที่สุดคือความเข้าใจตามบริบท เราต้องการโมเดลที่ดูชุดการเปลี่ยนแปลงโค้ดและจัดบริบทได้จริง" Syed Ahmed ผู้ร่วมก่อตั้งและ CTO กล่าว

ปลดล็อกประสิทธิภาพ

การผสานรวม Gemini API ช่วยให้ Optimal AI ปรับปรุงข้อเสนอได้อย่างมาก ดังนี้

  • เพิ่มความเร็วและความแม่นยำในการตรวจสอบโค้ด: Optibot ซึ่งทำงานด้วย Gemini API จะตรวจสอบคำขอ Pull โดยอัตโนมัติเพื่อหาช่องโหว่ด้านความปลอดภัย ความเสี่ยงด้านการปฏิบัติตามข้อกำหนด และรูปแบบการเขียนโค้ด โดยจะให้ความคิดเห็นที่นำไปดำเนินการได้และลดเวลาในการตรวจสอบลงอย่างมาก
  • ข้อมูลเชิงลึกด้านวิศวกรรมที่นำไปใช้ได้จริงที่ดึงออกมา: โมเดล Gemini วิเคราะห์ข้อมูลจาก GitHub และ Jira เพื่อระบุคอขวดและทำความเข้าใจประสิทธิภาพด้านวิศวกรรม โดยจะแยกความแตกต่างระหว่างกิจกรรมที่มีประสิทธิภาพและการเปลี่ยนแปลงโค้ดได้อย่างมีประสิทธิภาพ
  • ความเร็วและความซับซ้อนที่สมดุล: Optimal AI ใช้ประโยชน์จาก Gemini 2.5 Pro สำหรับการวิเคราะห์ที่ซับซ้อนและการทำความเข้าใจโค้ดอย่างละเอียด ในขณะที่ Gemini 2.0 Flash มอบความเร็วที่จำเป็นสำหรับงานที่มีเวลาในการตอบสนองต่ำ เช่น การสรุปอย่างรวดเร็ว

Optimal AI ใช้ Gemini API อย่างไร

การใช้งานของ Optimal AI แสดงให้เห็นถึงความยืดหยุ่นของ Gemini API ดังนี้

  • โมเดลที่ใช้:
    • Gemini 2.5 Pro: สำหรับการวิเคราะห์โค้ดอย่างละเอียด การตรวจสอบความปลอดภัย ความคิดเห็นตามบริบทเกี่ยวกับคำขอพุล และการระบุรูปแบบวิศวกรรมที่ซับซ้อนเพื่อข้อมูลเชิงลึกด้านประสิทธิภาพ
    • Gemini 2.0 Flash: สำหรับงานที่มีเวลาในการตอบสนองต่ำ เช่น การสแกนโครงสร้างไฟล์และการสร้างข้อมูลสรุปอย่างรวดเร็ว
  • ฟีเจอร์หลักและการติดตั้งใช้งาน
    • ความเข้าใจตามบริบท: หน้าต่างบริบทขนาดใหญ่ของโมเดล Gemini มีความสำคัญอย่างยิ่งต่อการตีความชุดการเปลี่ยนแปลงโค้ดที่ซับซ้อนและทำความเข้าใจรูปแบบวิศวกรรมในวงกว้าง
    • การรองรับหลายภาษา: ความสามารถที่ได้รับการปรับปรุงของโมเดล Gemini ในการจัดการภาษาและเฟรมเวิร์กการเขียนโปรแกรมหลายรายการเป็นชัยชนะที่สำคัญสำหรับ Optimal AI
    • Google AI Studio: ทีมใช้ Google AI Studio อย่างมากในการทดสอบพรอมต์อย่างรวดเร็ว การประเมินโมเดล และการทำซ้ำ "ความสามารถในการดูเอาต์พุตควบคู่ไปกับโค้ดการติดตั้งช่วยให้วิศวกรของเราทดลองได้ง่ายขึ้นมาก" Ahmed กล่าว

การเปรียบเทียบเมตริกการตรวจสอบโค้ดใน OpenAI GPT-4, Gemini 1.5 Pro และ Gemini 2.5 Experimental

ผลลัพธ์: การตรวจสอบที่เร็วขึ้น

การผสานรวม Gemini ส่งผลกระทบอย่างมากต่อ Optimal AI และลูกค้า ผลลัพธ์ที่สำคัญมีดังนี้

  • ลดเวลาในการวนรอบคำขอพุลได้ 50%: วิศวกรใช้เวลารอรับการตรวจสอบน้อยลงและมีเวลาเขียนโค้ดมากขึ้น
  • การยอมรับและการขยายฐานลูกค้าอย่างรวดเร็ว: บริษัทต่างๆ เช่น MongoDB ได้เพิ่มการใช้งาน Optimal AI อย่างมากหลังจากได้รับประโยชน์ โดยมีวิศวกรเพิ่มขึ้นจาก 5 คนเป็นมากกว่า 40 คน
  • การระดมทุนรอบ Pre-Seed มูลค่า 2.25 ล้านดอลลาร์สหรัฐที่ประสบความสำเร็จ: ความสำเร็จนี้เกิดขึ้นในเวอร์ชันเบต้าแบบส่วนตัว ซึ่งส่วนใหญ่เป็นผลมาจากการดึงดูดและการแสดงผลลัพธ์ด้วยฟีเจอร์ที่ทำงานด้วย Gemini API


"ทีมชอบที่ Optibot ช่วยลดเวลาในการตรวจสอบ PR ลงครึ่งหนึ่ง ทำให้วิศวกรมีเวลาเขียนโค้ดมากขึ้นแทนที่จะต้องรอการอนุมัติ" Ahmed กล่าว

ในอนาคต

Optimal AI มุ่งเน้นการขยายชุดเอเจนต์ AI เพื่อทำให้งานที่ต้องทำซ้ำๆ เป็นแบบอัตโนมัติมากยิ่งขึ้น ปัจจุบันทีมกำลังพัฒนา "Code Radar" ซึ่งเป็นเอเจนต์ที่ออกแบบมาเพื่อตรวจสอบ แก้ไข และรักษาความปลอดภัยของโค้ดเบสโดยอัตโนมัติ Syed Ahmed ได้ให้คำแนะนำแก่นักพัฒนาซอฟต์แวร์คนอื่นๆ เกี่ยวกับเส้นทางการใช้ Gemini API ดังนี้

"ตรงไปที่ Google AI Studio เลย เพราะมีเครื่องมือที่ดีกว่า เอกสารประกอบที่ดีกว่า และทำให้การทดลองมีประสิทธิภาพมากขึ้น" นอกจากนี้ เขายังเน้นย้ำว่า "ใช้ประโยชน์จากหน้าต่างบริบทของโมเดล Gemini อย่างเต็มที่ ป้อนบริบทที่เกี่ยวข้องให้มากที่สุดเท่าที่จะทำได้...ยิ่งเราให้บริบทมากเท่าไร การให้เหตุผลของ AI ก็จะยิ่งดีขึ้นเท่านั้น"

ความสำเร็จของ Optimal AI แสดงให้เห็นว่า Gemini API สามารถเปลี่ยนโฉมการพัฒนาซอฟต์แวร์ได้อย่างไร ซึ่งช่วยให้ทีมสร้างซอฟต์แวร์ได้ดียิ่งขึ้นและเร็วขึ้น

พร้อมสร้างแล้วหรือยัง สำรวจเอกสารประกอบของ Gemini API และเริ่มต้นใช้งาน Google AI Studio ได้เลยวันนี้