郑予彬-生成式AI提升开发者效能

生成式AI提升开发者效能 郑予彬开发者布道师亚马逊云科技 目录 当前生成式人工智能的趋势和挑战1技术革新与开发思维的变革2生成式人工智能赋能开发全流程3生成式人工智能对开发模式的影响4 PART 01当前生成式人工智能的趋势和挑战 PART 02 技术革新与开发思维变革 •计算资源的可扩展性•数据存储和管理•协作与共享•成本优化•安全与合规•持续集成和部署•最新技术支持 利用云环境进行软件开发 模型评估 采用云供应商资源专业评估 利用自己的数据集合进行定制的评估 自动评估 Playground 使用通用数据集对于典型任务如分类，生成等自动进行评估，评价指标包括准确性、有害性和鲁棒性 如果您内部没有人力或专业知识，可以利用云供应商专家团队进行评估 直接在控制台的Playground上试用不同的模型，比较成本、延时等 使用统一的评价框架来组织自己的团队进行在自己的数据集上评估。 云供应商专业托管团队，为应用程序的生产发布提供专业的基础平台 在迭代用例或模型时使用自动评估 当开始测试第一个原型应用或准备试运行时，带上自己的团队进行评估 在定义使用场景并识别FM基础效果时使playground 生成式AI的Agent 不使用任何客户数据来训练底层模型 保护数据安全和隐私 所有数据在传输和存储时均进行加密 用于训练自定义模型的数据保留在您的虚拟私有云中 支持多种标准，包括GDPR和HIPAA 优化开发体验，提高开发效率 •优化开发工具链•提升生产力•改善可维护性•持续改进和创新•简化工作流程 开发者是核心生产力 提升开发者满意度和幸福感 满意度：提供智能代码建议、自动补全和代码生成等功能,减轻开发人员的工作负担,降低认知负荷,从而提高开发人员的满意度和幸福感 开发速度：实现的自动化和辅助功能,有助于更快地完成编码、调试和重构等任务,从而提高整体开发速度和效率。 生成式人工智能在多个方面增强开发者工具并提升开发体验 代码质量：自动检测并发现代码中的错误和潜在问题,建议优化方案,并生成高质量的文档和注释,有助于提高代码质量和可维护性 安全性：可以被训练用于检测安全漏洞和不当编码实践,为开发人员提供安全建议,从而提高应用程序的安全性。 入门速度：对于新加入项目的开发人员,生成式AI可以生成代码解释和上下文文档,帮助他们更快地熟悉现有代码库,缩短入门时间 技术债务：识别代码库中的技术债务,提出重构建议,并协助自动化重构过程,帮助开发团队逐步消化和偿还技术债务 PART 03生成式人工智能的开发场景 生成式人工智能参与开发全流程 人工智能工具已经就绪 Amazon ConsoleMobile App AmazonDocumentation Amazon ManagementConsole AmazonCodeCatalyst Slack and Teams(via AWSChatbot) IDEs 生成式AI轻松实现安全左移 语言版本的快速升级 通过自然语言生成新功能 自动文档生成 PART 04生成式人工智能对未来开发模式的影响 利用生成式AI继续提高开发效能 •生成式AI是生成的助力不是颠覆.•根据具体的业务场景也需求制定策略和方案，以及选择合适的工具•评估和权衡自主开发和使用商业服务 •探索尝试新的技术和方法•警惕过度依赖 •避免技术和方法论的锁定,以保证随时调整创新的方向.•基础架构保持与第三方生成式AI集成的能力.•提供广泛的服务以确保长期灵活性和商业价值 •获得并理解开发者意见和反馈. •为开发配置合适的工具，为开发者赋能. THANKS！