「Tabnine」は、ベータ版のエンタープライズグレードのコード中心のチャットアプリケーション「Tabnine Chat」を導入しましたこれにより、開発者は自然言語を使用してTabnineのAIモデルと対話することができます

「Tabnine」は、ベータ版のエンタープライズグレードのチャットアプリ「Tabnine Chat」を導入し、開発者は自然言語でTabnineのAIモデルと対話できるようになりました

I had trouble accessing your link so I’m going to try to continue without it.

Tabnineは、そのベータ版であるTabnineチャットを含む、AIパワードのコード補完ツールに新機能を発表しました。これは、開発者の統合開発環境(IDE)とシームレスに統合できるエンタープライズグレードのコード中心のアプリケーションです。このアプリケーションは、説明可能な既存のコードの使用、コードリポジトリの検索、自然言語の仕様に基づいた新しいコードの生成などの機能を拡張します。Tabnineチャットの主なハイライトの1つは、セキュリティとコンプライアンスへの強い焦点です。

この機能は、さまざまなエンタープライズの要件に対応し、プライベートなコードベース、許可されたオープンソースコード、およびスタックオーバーフローのクエリを保護します。モデルは許可されたライセンスのオープンソースコードのみでトレーニングされており、コードベース情報に関する懸念が排除されています。Tabnineチャットのフロントエンドは、Reactアプリケーションであり、現在はVSコードとJetBrains IDEで利用可能であり、すべてのプログラミング言語をサポートしています。

いくつかの特徴がその重要性を強調しています:

  1. セキュリティとコンプライアンス:Tabnine環境は、コードのプライバシーとセキュリティを確保します。仮想プライベートクラウドまたはオンプレミスのセットアップを使用した分離された展開環境を容易にし、安全性と機密性を優先します。
  2. コンテキストの統合:TabnineチャットはIDE内で動作するため、開発者の進行中のコードと統合します。
  3. リポジトリの統合:Tabnineエンタープライズユーザーは、このアプリケーションにリポジトリをリンクすることができます。内部API、ライブラリ、およびサービスの大規模なセットを持つ組織は、内部リポジトリをTabnineチャットに接続することで生産性を向上させることができます。

Tabnineチャットのベータフェーズの到来により、開発者はコーディングの変革の最中にいます。開発者とコードの間でシームレスな会話を実現するパイオニアとして、Tabnineチャットが際立っています。近い将来、Tabnineエンタープライズおよびプロユーザーへのさらなる拡大により、高度なコーディングインタラクションに対する興奮が生まれます。

We will continue to update VoAGI; if you have any questions or suggestions, please contact us!

Share:

Was this article helpful?

93 out of 132 found this helpful

Discover more

データサイエンス

テキストと画像の検索を行うNodeJS AIアプリを構築する

チュートリアル:stargate-mongooseとJSON APIを使用して、DataStax Astra DB(およびベクトル検索)をサポートするNodeJSア...

AIニュース

インドのBharatGPTがGoogleの注意を引く

人工知能は、さまざまな産業やセクターを革命化することで、私たちの生活の一部になりました。バーチャルアシスタントから自...

機械学習

このAI論文は、実世界の網膜OCTスキャンを使用して、年齢に関連した黄斑変性の段階を分類するためのディープラーニングモデルを紹介しています

新しい研究論文では、網膜光干渉断層法(OCT)スキャンを使用した老年性黄斑変性(AMD)の段階に基づいたディープラーニング...

機械学習

ソフトウェアエンジニアリングの未来 生成AIによる変革

この記事では、Generative AI(およびLarge Language Models)の出現と、それがソフトウェアエンジニアリングの将来をどのよ...

データサイエンス

感情AIの科学:アルゴリズムとデータ分析の背後にあるもの

「エモーションAIは、高度なアルゴリズムを使用して、顔と声のデータから感情を解読し、データの偏りやプライバシーに関する...

データサイエンス

LinkedInのフィード進化:より詳細かつパワフルな機械学習、そして依然として人間も重要

LinkedInのフィードとインフラの最新更新について読むと、人間を中心に据えた原則を技術用語と実装に繋げる方法が解説されて...