poolside in Amazon Bedrock (demnächst)

Adressiert die Herausforderungen der modernen Softwareentwicklung für große Unternehmen

Erste Schritte mit Amazon Bedrock

Wir stellen vor: Der Assistent von poolside, unterstützt von den Modellen malibu und point

Poolside stellt sich den Herausforderungen der modernen Softwareentwicklung für große Unternehmen. Poolsides Assistent, der mit den generativen Modellen Malibu und Point betrieben wird, zeichnet sich durch Codegenerierung, Tests, Dokumentation und Code-Vervollständigungen in Echtzeit mit ausgefeilter Kontexterkennung aus. AWS wird bald der erste Cloud-Anbieter sein, der vollständig verwaltete Modelle von poolside anbietet.

Der Assistent von poolside

Der generative KI-Assistent von poolside bringt die Leistungsfähigkeit der Modelle malibu und point von poolside direkt in die integrierte Entwicklungsumgebung (IDE) Ihrer Entwickler. Die Modelle von poolside werden auf die Interaktionen, die Codebasis, die Praktiken, die Bibliotheken und die Wissensdatenbanken Ihres Teams abgestimmt.

malibu

Das malibu-Modell von poolside zeichnet sich durch die Bewältigung komplexer Herausforderungen im Bereich der Softwareentwicklung aus, wie etwa Code-Generierung, Test-Schreiben, Faktorwechsel, Dokumentation und vieles mehr.

point

Das Point-Modell von Poolside zeichnet sich durch Code-Vervollständigungen mit geringer Latenz aus und nutzt eine ausgefeilte Kontexterkennung, um die Bedürfnisse der Entwickler genau vorherzusagen.

Vorteile

Vollständig integriert, um großen Ingenieurteams ein optimales Erlebnis zu bieten.

Optimieren Sie „poolside“-Modelle auf Ihrer spezifischen Codebasis und Dokumentation, um immer relevantere Vorschläge zu erhalten und Ihr eigenes proprietäres Modell zu entwickeln.

Schreiben Sie Code schneller mit KI, die Ihren Projektkontext versteht und genau vorhersagt, was Sie als Nächstes benötigen.

Lernen Sie poolside kennen

poolside ist Vorreiter bei der nächsten Generation von KI-gestützten Software-Entwicklungstools, die speziell für moderne Ingenieurteams entwickelt wurden. Die Basismodelle (FMs) von poolside, malibu und point, werden mithilfe von Reinforcement Learning from Code Execution Feedback (RLCEF) trainiert, einem neuartigen Ansatz zur Erstellung von KI-Modellen , die die Leistung bei Programmieraufgaben verbessert. poolside wird in Ihrer Umgebung bereitgestellt, sodass Sie es sicher und privat mit Ihren Daten verbinden und an Ihre Bedürfnisse anpassen können – durch die Aufnahme Ihrer Codebasen, Dokumentationen und Wissensdatenbanken, um ein Modell zu erstellen, das speziell auf Ihre Entwicklerteams und Ihr Unternehmen zugeschnitten ist.

Bild: Lernen Sie poolside kennen

Anwendungsfälle

Steigern Sie Ihre Entwicklungsgeschwindigkeit mit KI, die produktionsbereite Codeblöcke schreibt, komplexe Anforderungen versteht und in Echtzeit optimierte Lösungen vorschlägt. Reduzieren Sie den Zeitaufwand für Boilerplate-Code und konzentrieren Sie sich auf die Lösung von Kernproblemen Ihres Unternehmens.

Erhalten Sie kontextbezogene Code-Vorschläge, die Ihre gesamte Codebasis verstehen, nicht nur die aktuelle Datei.

Erstellen und aktualisieren Sie technische Dokumentationen. Verwandeln Sie Stammeswissen in zugängliche Dokumentationen, die sich mit Ihrem Projekt weiterentwickeln.

Poolside in Amazon Bedrock – Überblick

Durch die Bereitstellung von Poolside-Modellen in Bedrock lernen diese kontinuierlich von der Codebasis Ihres Teams und werden auf Ihre Praktiken und Dokumentationen abgestimmt. Sie passen sich auf sichere Weise an Ihr jeweiliges Projekt an und helfen den Entwicklern, die täglichen Aufgaben mit höherer Präzision und Effizienz zu bewältigen. Erfahren Sie, wie Poolside-Modelle die Produktivität deutlich steigern, die Entwicklungszeit verkürzen und die Codequalität insgesamt verbessern können. 

Modellversionen

Malibu (demnächst verfügbar)

Zeichnet sich durch die Bewältigung komplexer Herausforderungen im Bereich der Software-Entwicklung aus, wie z. B. Code-Generierung, Test-Schreiben, Faktorwechsel, Dokumentation und vieles mehr.

Maximale Token-Anzahl: 100 000

Sprachen: Englisch

Feinabstimmung unterstützt: Ja

Unterstützte Anwendungsfälle: Code-Generierung, Herausforderungen im Bereich Software-Entwicklung, Testgenerierung, Dokumentationsgenerierung, kundenspezifische und optimierte Entwicklung.

Weitere Informationen

Point (demnächst verfügbar)

Für eine schnelle Code-Vervollständigung entwickelt. Nutzt erweiterte Kontexterkennung, um die Anforderungen der Entwickler genau vorherzusagen.

Maximale Token-Anzahl: Über 1 Million

Sprachen: Englisch

Feinabstimmung unterstützt: Ja

Unterstützte Anwendungsfälle: Schnelle Code-Vervollständigung, kontextbezogene Vorhersagen, Inline-API-Vorschläge und Vermeidung von Syntaxfehlern.

Weitere Informationen