A RAG (retrieval-augmented generation) technológia lehetővé teszi a vállalati specifikus adatok beépítését a nagy nyelvi modellek (LLM) fejlesztésébe, ezáltal erőteljesen javítva a chatbotok és más AI megoldások teljesítményét. A RAG alkalmazásával a vállalatok saját adatforrásaik, például működési kézikönyvek, termékleírások és támogatási dokumentumok felhasználásával képesek testre szabni az LLM-ek válaszait, hogy azok jobban tükrözzék a vállalat sajátos igényeit és környezetét. A RAG technológia tehát a vállalati adatok különböző formátumú forrásokból való feldolgozását támogatja, legyen szó szöveges dokumentumokról (Word, PDF), videókról, e-mailekről, prezentációs anyagokról, táblázatos adatokról vagy akár internetes forrásokról.

A RAG egyik legfontosabb előnye, hogy képes egyesíteni több AI modell eredményeit, és lehetővé teszi az adatok különböző típusainak – például hang, kép és videó – feldolgozását is. Így egy vállalat számára ideális megoldás lehet a különböző típusú adatforrások integrálása egy egységes, intelligens rendszerbe. Az Apache 2.0 licenc alatt elérhető RAG alapú modellek lehetőséget biztosítanak mind kutatási, mind pedig kereskedelmi fejlesztésekhez.

A RAG feldolgozásához elengedhetetlen, hogy a vállalatok összegyűjtsék a releváns adatokat, amelyekre az LLM-ek építhetnek. A vállalati adatok összegyűjtésének és feldolgozásának folyamatában a vállalatok különböző típusú forrásokat használhatnak: szöveges dokumentumok (pl. Word fájlok), PDF-ek, videók, prezentációk és táblázatok, de akár az internetes adatforrások is szerepet kaphatnak. Mindezeket az adatokat az AI modellek feldolgozzák, és így a vállalat saját specifikus tudásanyagát integrálják a LLM-ekbe.

A vállalatok ezen adatok feldolgozásához gyakran szükségük lesz a megfelelő eszközökre, például Python nyelvű alkalmazásokra és Jupyter Lab környezetekre, hogy előkészíthessék az adatokat és modelleket a további fejlesztéshez. Az IBM által biztosított eszközök és modellek, mint a Granite 3.0, segítenek az adatfeldolgozásban és a modellek finomhangolásában, amelyek segíthetnek a vállalatok számára hasznos előrejelzési és biztonsági megoldások kialakításában.

Például az IBM Granite 3.0 Time Series Foundation (TSFM) modellek alkalmazásával a vállalatok képesek előrejelzéseket készíteni, akár nagy mennyiségű idősort is feldolgozva. Az ilyen típusú modellek használata nem csupán egyszerű előrejelzéseket tesz lehetővé, hanem a modellek folyamatos finomhangolásával és új adatokkal való betanításával javítható a prediktív pontosság is. A TSFM modellekhez tartozó Jupyter Lab notebookok segítenek a modellek telepítésében és a szükséges könyvtárak telepítésében is.

A vállalatok számára tehát fontos, hogy megfelelően előkészítsék az adatokat, és használják a megfelelő eszközöket, például Jupyter Labot, a modellek telepítésére és tesztelésére. Az IBM Granite platformján elérhető többféle előre definiált notebook és modell segíthet a vállalatoknak gyorsan alkalmazni és testre szabni a megoldásokat a saját igényeiknek megfelelően.

Az IBM Granit Guardian modelljei például a biztonsági megoldások fejlesztésében is hasznosak lehetnek, mivel a vállalatok képesek lesznek biztosítani az adatvédelmet és a megfelelőséget a RAG-alapú AI alkalmazásokban. A Granite 3.0 Embedding Modellek pedig különösen hasznosak azoknak a vállalatoknak, akik keresési vagy szöveges alapú alkalmazásokat kívánnak fejleszteni, mivel lehetővé teszik a szöveges válaszok beágyazását, amely az AI által megértett kontextust és jelentést tükrözi.

A vállalatok számára a RAG-technológia alkalmazása tehát több szempontból is előnyös lehet. A vállalati adatok integrálása nemcsak hogy segíti a vállalatok számára a személyre szabott AI megoldások kialakítását, hanem egyúttal az adatok és információk biztonságos kezelését is biztosítja. Az AI modellek folyamatos fejlesztése és finomhangolása kulcsfontosságú ahhoz, hogy a vállalatok versenyképesek maradjanak a gyorsan változó piacon.

A vállalatok számára tehát az adatok megfelelő összegyűjtése és feldolgozása alapvető a sikeres AI alkalmazások fejlesztésében. Az ilyen típusú technológia segít nemcsak a vállalati hatékonyság növelésében, hanem az ügyfelekkel való kapcsolat építésében is, mivel a személyre szabott válaszok és megoldások jelentős mértékben növelhetik az ügyfelek elégedettségét és a vállalatok piaci pozícióját.

Hogyan segíti az IBM watsonx kódsegédje a fejlesztők produktivitásának növelését?

Az IBM által kifejlesztett Watsonx kódsegéd (IBM Watsonx Code Assistant) egy átfogó mesterséges intelligencia alapú eszközkészletet biztosít a fejlesztők számára, amely különféle automatizált megoldásokat kínál a kódok generálásához és átalakításához. Az IBM Watsonx Code Assistant célja, hogy megkönnyítse a fejlesztési folyamatokat, különösen a Red Hat Ansible környezetekben és az IBM rendszerek modernizálásakor.

Az IBM Code Assistant rendszere egy nagy teljesítményű AI modellt használ, amelyet a Granite-34B kódalapú modellel finomhangoltak. A modell célja, hogy fejlessze az instrukciók követésére és logikai érvelésre vonatkozó képességeket, különösen problémamegoldás során. A modellek használata javítja a kódgenerálás minőségét és hatékonyságát, és különösen nagy segítséget nyújt a fejlesztők számára az automatizálásban és a kód migrálásában, például a régi COBOL alkalmazások modernizálásában.

A modell előkészítésekor több mint 116 programozási nyelvet használtak, így biztosítva, hogy az általuk használt kódadatbázis széleskörű és jól reprezentálja a programozás különböző aspektusait. IBM ezen kívül számos matematikai és szintetikus adathalmazt is alkalmazott, mint például a MathInstruct és az NL2SQL11, hogy biztosítsa a modellek nagy pontosságú kódgenerálását.

A fejlesztők számára a legnagyobb előny, hogy a rendszer képes intelligens kódtippek és automatikus kódkiegészítések generálására, amelyek segítenek a kód minőségének javításában és a hibák elkerülésében. A modellek figyelembe veszik a meglévő kódot, és javaslatokat adnak annak módosítására vagy bővítésére, amellyel optimalizálható a munkafolyamat.

A rendszer telepítéséhez alapvetően szükség van egy olyan gépre, amely legalább 250 GB szabad lemezhellyel rendelkezik, hogy a modellek megfelelően működhessenek. Az IBM Granite 3.0 LLM-ek használatához a felhasználóknak már meglévő Red Hat Ansible Automation Platform licenccel kell rendelkezniük. Az IBM ajánlja, hogy a rendszer telepítése előtt ellenőrizzék a gép hardveres követelményeit, különösen a GPU-k használatát, mivel az AI modellek gyors feldolgozása érdekében ajánlott erősebb grafikus feldolgozó egységek alkalmazása.

A rendszer telepítése és működtetése során egy sor parancsot kell alkalmazni a megfelelő szoftverek és könyvtárak telepítéséhez, mint például a Python 3.11, valamint a szükséges csomagok, mint a GCC, git és más fejlesztői eszközök. Emellett szükséges a megfelelő API kulcsok létrehozása és a rendszer engedélyezése az IBM Cloud környezetben.

Az IBM Watsonx Code Assistant tehát nemcsak a kód generálásában segít, hanem az Ansible Playbook-okhoz kapcsolódó tartalom javaslataival és az AI-alapú ajánlások alkalmazásával növeli a fejlesztők hatékonyságát. A rendszer képes figyelembe venni az egyes feladatok specifikus igényeit, és ennek megfelelően finomhangolni a generált kódot, lehetővé téve a könnyebb adaptációt és gyorsabb fejlesztést.

A rendszer egyik legfontosabb eleme az, hogy a fejlesztők számára testreszabható javaslatokat ad, amelyek alapján a kód egyszerűen módosítható vagy továbbfejleszthető. Ez különösen hasznos lehet azok számára, akik már meglévő, elavult kódokat szeretnének modernizálni, mivel a mesterséges intelligencia képes az ilyen típusú kódok átalakítását is automatikusan elvégezni. A Watsonx Code Assistant tehát jelentős mértékben csökkentheti a fejlesztési időt, miközben javítja a kód minőségét és a hibák előfordulásának esélyét.

Az IBM Granite 3.0 modelljei és azok implementálása továbbá lehetővé teszik a fejlesztők számára, hogy könnyedén átváltsanak az AI-t támogató kódkezelő rendszerekre, amelyek javítják a csapatok közötti együttműködést és a munkafolyamatok átláthatóságát. Az automatizálás és az AI-alapú fejlesztés lehetőségei hatékonyan csökkenthetik a manuális munkát és a hibalehetőségeket, míg az AI által generált kód a legjobb gyakorlati megoldásokat kínálja a fejlesztési projektekben.

A mesterséges intelligencia és a gépi tanulás által vezetett automatizálás nemcsak a fejlesztők számára, hanem az üzleti szempontból is rendkívül értékes, mivel lehetővé teszi a gyorsabb piacra jutást, a jobb minőséget és a költségek csökkentését.

A rendszer folyamatos fejlődése és finomhangolása révén a jövőben még inkább a fejlesztők igényeihez igazodó megoldásokat kínálhat, miközben az IBM Watsonx Code Assistant a legújabb technológiai innovációkat alkalmazza a kódfejlesztés és automatizálás területén.

Hogyan használjuk az IBM Watsonx Code Assistant-t az Ansible Lightspeed automatizálásához?

Az Ansible Lightspeed és az IBM Watsonx Code Assistant integrálása jelentős előrelépést jelenthet az automatizálás és a szoftverfejlesztési környezetek optimalizálásában. Az Ansible Lightspeed lehetővé teszi az automatizált infrastruktúra- és alkalmazáskezelést, míg az IBM Watsonx Code Assistant mesterséges intelligencia segítségével javítja a kódolási folyamatokat, és egyedi, vállalati szabványoknak megfelelő ajánlásokat tesz. Az alábbiakban bemutatjuk, hogyan érhetjük el ezt az integrációt, és hogyan lehet az IBM Watsonx Code Assistant-t használni az Ansible automatizálási feladatainkhoz.

Az első lépés az IBM Watsonx Assistant API kulcsának megszerzése, amelyet a IBM Cloud felületen keresztül érhetünk el. Miután hozzájárultunk a szükséges engedélyekhez, az API kulcsot beilleszthetjük a VS Code felületére, ahol a megfelelő környezetet választjuk ki, például a Python 3.11.9 verziót. Az API kulcs másolása után létrejön a kapcsolat az IBM Watsonx Code Assistant és a VS Code között, lehetővé téve számunkra, hogy az Ansible playbookokat hatékonyan és gyorsan fejlesszük.

A fejlesztés során az IBM Watsonx Assistant a Python környezet segítségével támogatja a különböző parancsok futtatását, például az Ansible környezet létrehozását. A VS Code terminálján keresztül telepíthetjük az Ansible fejlesztői eszközöket, majd a letöltött Python könyvtárak segítenek a környezet teljes telepítésében. A következő lépés a szükséges Ansible kódok írása és tesztelése, amely során a mesterséges intelligencia kódválaszokat ad a felmerülő kérdésekre, például egy Ansible playbook elkészítésére, amely a virt-manager telepítését automatikusan elvégzi egy RedHat RHEL 9.2 rendszerre.

A kódolás során az IBM Watsonx Assistant a különböző ajánlásokat adhat, amelyek segítenek a fejlesztési folyamat gyorsításában. Az Ansible kód botja, amely a GitHub repozitóriumokat ellenőrzi, automatikusan bejegyzéseket (pull request-eket) hoz létre, ha a rendszer hibákat vagy fejlesztési lehetőségeket talál a kódban. Ez lehetővé teszi a kódminőség javítását és az automatizált fejlesztési folyamatok folyamatos optimalizálását.

A GitHub repozitóriumok ellenőrzésével és az Ansible kód bot segítségével gyorsan és egyszerűen biztosítható, hogy a kód megfeleljen a legjobb gyakorlatoknak. Az Ansible kód bot integrálása a Red Hat Ansible Automation Platform rendszerébe egy olyan eszközt biztosít, amely nemcsak a kódokat ellenőrzi, hanem automatikusan javaslatokat is tesz azok javítására, figyelembe véve az adott vállalat egyedi követelményeit.

Továbbá, az IBM Watsonx Code Assistant lehetővé teszi a modellek személyre szabását, így minden vállalat saját fejlesztési szabványaihoz és felhasználási környezetéhez igazíthatja a mesterséges intelligencia működését. Az Ansible Playbook-ok testreszabása a vállalat igényei szerint biztosítja, hogy a kód az adott infrastruktúra és felhőszolgáltató sajátosságait figyelembe véve kerüljön implementálásra. Ez lehetővé teszi a hatékonyabb munkafolyamatokat és az automatizálás magasabb szintű testreszabását.

Az IBM Watsonx Code Assistant segítségével tehát nemcsak az Ansible környezetek fejlesztése válik egyszerűbbé, hanem a vállalati kódolási folyamatok javítására is lehetőség nyílik, miközben fenntartjuk a legmagasabb szintű kódminőséget és biztonságot. Az integráció révén a fejlesztők gyorsabban végezhetik el feladataikat, miközben az automatizálás minden szintjén biztosítva van a kód megfelelősége.

Fontos megérteni, hogy az IBM Watsonx Code Assistant és az Ansible Lightspeed integrációja nemcsak a kódolási folyamatokat gyorsítja meg, hanem segít a fejlesztői csapatok számára, hogy könnyebben alkalmazkodjanak az egyedi üzleti és technológiai igényekhez. Az AI-alapú automatizálás lehetőséget biztosít a gyors hibajavításokra és a fejlesztési folyamatok optimalizálására, miközben a vállalati szabványokat is betartja. Az ilyen típusú integrációk kulcsszerepet játszanak a modern szoftverfejlesztésben, különösen olyan dinamikusan változó környezetekben, ahol a hatékonyság és a minőség folyamatos javítása alapvető fontosságú.

Hogyan segít az IBM Watsonx Code Assistant az Ansible Playbookok generálásában?

Az IBM Watsonx Code Assistant új lehetőségeket nyújt a fejlesztők számára, amikor Red Hat Ansible Playbookokat hoznak létre, és automatizálják a telepítési feladatokat a különböző rendszerekben. A Code Assistant mesterséges intelligencia (AI) alapú generáló eszközként képes a kód generálására és validálására, valamint segít abban, hogy a legjobb gyakorlatok szerint fejlesszünk és optimalizáljunk Ansible Playbookokat.

Az egyik legfontosabb jellemzője a Watsonx Code Assistant-nek, hogy képes intelligens kódajánlásokat adni, amelyek segítik a felhasználókat a megfelelő Ansible feladatok (tasks) létrehozásában. Például, amikor egy felhasználó egy OpenShift klaszter telepítéséhez szükséges kódot ír, a rendszer automatikusan javaslatokat tesz arra vonatkozóan, hogyan használja a legjobb módszereket, mint például az ansible.builtin.command modul alkalmazását, amely a legáltalánosabb és legjobb gyakorlatoknak megfelelő módja az OpenShift telepítésének.

Az Ansible Playbookok és a YAML fájlok formátuma rendkívül érzékeny a szóközökre és a behúzásokra, ezért nagyon fontos, hogy a fejlesztők pontosan kövessék az előírt szintaxist. A Watsonx Code Assistant ebben is segít, mivel nemcsak a kód generálásában van jelen, hanem a kódformázás helyességében is, figyelmeztetve a felhasználót a potenciális hibákra és a szintaktikai problémákra.

A generált kódok mellett a rendszer javaslatokat is adhat, például arra vonatkozóan, hogy mi lenne a legjobb módja egy feladat megvalósításának vagy egy eszköz telepítésének, így a felhasználók nemcsak a kódot kapják meg, hanem annak logikáját is. Ez különösen hasznos lehet olyan bonyolult feladatoknál, ahol több lépésre van szükség az automatikus telepítési folyamat során.

A GitHub Copilot integrációja még tovább javítja az élményt, hiszen a fejlesztők közvetlenül a kódra kattintva kérhetnek részletes magyarázatokat a generált kód működéséről. Ez a funkcionalitás különösen hasznos, ha a felhasználó még nem teljesen biztos abban, hogy miért és hogyan működik az adott kódrészlet, és segíti őt abban, hogy jobban megértse a kódot.

Az AI alapú javaslatok azonban nemcsak segítenek a kód gyorsabb és pontosabb megírásában, hanem figyelmeztetnek a legújabb fejlesztésekre és változásokra is. Az IBM Granite alapú modellekhez képest, amelyek a múltban használtak, a generált kódok már újabb fejlesztéseket tartalmaznak, és a rendszer folyamatosan frissíti az ajánlásokat, hogy megfeleljenek az aktuális iparági követelményeknek és legjobb gyakorlatoknak.

A mesterséges intelligencia fejlődésével a jövőben még szélesebb körben lehet majd alkalmazni az ilyen típusú automatikus kódgenerálást, mivel az AI képes lesz még komplexebb feladatokat is megérteni és generálni, akár Python vagy más programozási nyelvekben. Az IBM folyamatosan dolgozik a Granite modellek fejlesztésén, hogy azok még jobb teljesítményt nyújtsanak, és még hosszabb szöveges leírásokat is kezelni tudjanak.

Ezek a fejlesztések lehetőséget adnak arra, hogy a felhasználók még hatékonyabban dolgozhassanak, anélkül, hogy manuálisan kellene figyelniük minden részletre, hiszen az AI képes lesz azokat a legjobb gyakorlatok szerint automatikusan alkalmazni.

A Code Assistant és a CoPilot által kínált lehetőségek mellett fontos figyelembe venni, hogy bár az AI nagy segítséget nyújt a kódok generálásában, a felhasználóknak továbbra is szükségük van a mélyebb technikai tudásra a kódok megértéséhez és optimalizálásához. A mesterséges intelligencia nem helyettesíti a szakmai tapasztalatot, hanem egy eszközként szolgál annak kiegészítésére.

A kódgenerálás és automatizálás nemcsak a fejlesztők számára jelent előnyt, hanem az IT üzemeltetők számára is, mivel lehetővé teszi a rendszer gyorsabb és hibamentes telepítését. Az Ansible Playbookokban használt feladatok ismételhetősége és garanciája biztosítja, hogy a telepítési folyamatok minden egyes futtatásnál ugyanazt az eredményt hozzák, ezáltal csökkentve az emberi hibák lehetőségét.

Végül, míg a Watsonx Code Assistant és a GitHub Copilot mindkettő egy-egy eszközt biztosít a fejlesztők számára, fontos megjegyezni, hogy ezek a rendszerek nemcsak a kódot generálják, hanem folyamatosan tanulnak és alkalmazkodnak a felhasználók igényeihez. A mesterséges intelligencia jövője ebben a környezetben nemcsak a kódolás automatizálását jelenti, hanem annak intelligens javítását és optimalizálását is.

A tudományos írás félelme és az aranyilvos megoldás keresése
Miért olyan különleges a japán vásárlási élmény?
Hogyan kommunikáljunk étteremben különböző nyelveken?