程式碼生成

The Challenge

軟體開發團隊正以飛快的速度採用 AI 驅動的程式碼補全、程式碼審查和文件生成——但通用程式碼模型在企業程式碼庫上的生產力提升很快就達到瓶頸。內部框架、專有 API、自訂設計模式和組織特定的編碼慣例對於在公開開源儲存庫上訓練的模型來說是不可見的。結果是 AI 建議在語法上正確但在架構上錯誤：匯入已棄用的內部套件、忽略自訂 lint 規則，或生成與團隊既有模式相矛盾的樣板程式碼。

智慧財產權是更深層的隱憂。企業原始碼代表著多年的工程投資和競爭優勢。將專有程式碼發送到第三方 AI 供應商的 API——在那裡它可能被記錄、快取或以聚合方式用於改進供應商的模型——產生了法律和安全團隊有理由拒絕的智慧財產權曝露風險。許多有嚴格智慧財產權政策的組織已經完全禁止使用雲端程式碼助手，迫使開發人員回到手動工作流程，而競爭對手卻在借助 AI 加速。

The Solution

Ertas 讓工程組織建構理解其程式碼庫並完全在自有基礎設施內運行的程式碼 AI。使用 Ertas Studio，平台工程團隊可以在組織的內部儲存庫上微調程式碼專用的基礎模型——包括專有框架、API 定義、測試模式和程式碼審查評論。LoRA 適配器使建立專注模型變得高效：一個適配器用於特定的微服務架構，另一個用於行動程式碼庫，第三個用於基礎設施即程式碼模板。產出的模型會建議遵循實際內部慣例的程式碼，引用真實的內部 API，並尊重團隊的架構決策。

部署透過 Ertas Cloud 的私有端點基礎設施在本地或組織的 VPC 內進行。模型透過標準 API 介面與現有開發者工具——VS Code、JetBrains IDE、CI/CD 管線——整合，提供程式碼補全、審查建議和文件生成，而無需任何原始碼離開網路。Ertas Vault 確保從儲存庫提取的訓練資料經過加密、按團隊和專案進行存取控制，並僅在需要時保留——讓安全團隊確信 AI 管線符合與程式碼庫本身相同的控制標準。

Key Features

Example Workflow

一家擁有 200 名工程師和大型 Python/TypeScript 單體儲存庫的金融科技公司希望加速開發，同時將其專有交易演算法和風險模型遠離第三方伺服器。平台工程團隊使用內部腳本從單體儲存庫中提取 100,000 個程式碼-註解配對、帶有 docstring 的函式簽名和 pull request 審查評論，格式化為 JSONL 資料集並上傳至 Ertas Vault。在 Ertas Studio 中，團隊從 Hub 選擇 CodeLlama-13B 基礎模型，微調兩個 LoRA 適配器：一個用於 Python 後端程式碼補全，另一個用於 TypeScript 前端模式。兩個適配器都作為私有 Cloud 端點部署在公司的 Kubernetes 叢集上，位於企業 VPN 後方。端點透過自訂擴充功能與 VS Code 整合，將補全請求路由至內部模型。第一個月內，開發人員報告 40% 的 AI 建議無需修改即被接受——相比通用模型的 15%——因為補全引用了正確的內部套件，遵循既有的錯誤處理模式，並尊重團隊的 TypeScript 嚴格模式慣例。所有推論都在公司硬體上運行，安全團隊透過 Vault 的稽核日誌確認沒有原始碼離開網路邊界。