通義靈碼-免費ai编碼助手

通義靈碼官网,智能ai编碼助手,基于通義大模型,提供代碼智能生成、研發智能問答能力

简介

此前，通義靈碼上线了 Visual Studio Code、JetBrains IDEs 等主流编程工具，全渠道下载量超350万，已經成為国内最受歡迎的 AI 辅助编程工具。靈动指间，快碼加编，你的智能编碼助手! 基于通義大模型，提供代碼智能生成、研發智能問答能力

主要功能和特色

接下来我们来看下大语言模型引發的人机协同模式的演變。

在这一阶段，大语言模型作為 Copilot，辅助程式员完成任務，但并不改變軟體工程的專業分工。它提供了一个强大的工具来增强领域内的專業技術，帮助人类程式员提升工作效率。人在这个过程中起主導作用，负责提供提示词和进行确认。

在这个阶段，大语言模型作為 Agent 智能体能够自主完成一部分任務，成為一个單一職能專家，能够自主使用工具完成预定的任務。人在这里的作用是给定上下文完成知識對齊，从而让模型更好地理解和执行任務。

在第三阶段，大语言模型作為 Multi-Agent 系統来协同處理复雜任務。多智能体互相协作完成复雜任務，人类则负责創意、纠偏和确认的工作。

阿里云在 AI 编程领域的產品演进分為三个阶段：第一阶段是基于 IDE 實现辅助编程。第二阶段依然基于 IDE 實现智能体自主處理專業任務。第三阶段则是跳出 IDE，基于多智能体實现自主研發。现阶段阿里云重点做深前两个阶段，同时在布局和探索第三阶段 AI 程式员方向。在 2023 年 10 月底的云棲大会上，阿里云發布了通義靈碼產品，这是一款基于通義大模型的智能编碼助手。通義靈碼能够提供代碼智能生成和代碼智能問答等功能，帮助程式员更高效地编寫代碼。通義靈碼支持Java、Python、Go、C++ 等 200 多种编程语言，并兼容 VSCode、JetBrains IDEs、Visual Studio 等主流 IDE 和作業係統，致力于帮助開發者將编碼效率提升 100%，帮助企業將研發效率提升 50%。

通義靈碼基于阿里云的 MaaS 產品体系构建，模型推理使用 PAI 靈积平台；模型訓练使用 PAI 靈駿平台；基礎模型使用通義大模型；模型定制和微调使用阿里云百煉。正是依靠这一整套產品体系，通義靈碼得以快速构建、快速上线并高速發展。此外，基于通義大模型的優秀能力，通義靈碼在多项模型指标上表现领先。以 72B 模型為例，我们使用超过 3 万亿个 token 的資料进行预訓练，在多个中英文評测中顯著超过竞争對手，并且能够穩定支持 32K 的上下文。这些優势使通義靈碼成為一款頂尖的智能编程插件，极大地提升了開發者和企業的研發效率。

上圖展示了通義靈碼的功能架构。核心组件包括資料處理、專用模型、服務端和本地服務等。语料資料是整个系統的核心支撑，我们在資料采集、資料清洗、标注、解析和效果評测比對上下足功夫，确保資料的高质量和多样性。我们采用了混合專家模型思路，以应對不同使用場景對内容和响应时间的不同需求。具体使用的模型包括：代碼补全模型帮助程式员高效补全代碼；研發問答模型回答与编程相關的各种問题等。每种模型针對特定任務優化，以提供最佳的用户体验。

此外，有些企業客户有独特的技術特点、编碼風格和最佳實践。通義靈碼支持企業專属模型，透過自监督微调、检索增强等能力，滿足企業的特定需求。从資料到模型，我们提供了服務端和本地服務的双重支持。在服務端實现了企業級的检索增强，透過微调模型訪問企業知識库，提供更贴合企業需求的内容；本地服務侧實现了 RAG 增强功能，對本地工程有更深入的理解和更精准的回答。

身為程式员大家都有共鸣，寫代碼时最怕被打斷，思路和效率都会受到影响。為了避免这种情况，AI 编程助手需要無缝融入程式员的工作流程。我们在生成粒度、触發时机和上下文理解方面进行了特别優化。AI 编程助手必须准确理解程式员在做什么、寫什么，以及需要什么帮助，以确保能够真正提供帮助并提高效率。

通義靈碼目前涵蓋以下核心使用場景：

• 代碼實时續寫：这是最高频、调用量最大的功能，需要提供流畅的编程体验。
• 單元测試生成：帮助自动生成單元测試，提高测試覆蓋率，減少重复性工作。
• 代碼注釋生成：提升代碼可讀性和可维護性。
• 研發领域自由問答：回答各种与编程相關的問题。
• 異常報错智能排查：检测和排查代碼中的異常，提供解决方案和示例代碼。

通義靈碼具備四个優势

毫秒級的生成速度，恰到好處的生成时机，恰如其分的生成长度，贴合代碼库的業務場景。

我们透過几项關键技術優化顯著提升了通義靈碼的响应速度和服務质量。首先，實现毫秒級的生成速度，这是确保用户体验流畅的關键。我们在 IDE 端采用了流式补全，并在服務 API 调用过程中設置三級快取，包括本地快取、服務端快取和模型 API 侧推理快取，以便在不调用后端 API 的情况下快速给出解答。

其次，我们對通義靈碼的请求类型进行了分析，發现 20% 的请求涉及研發内容問答，6% 涉及代碼專项任務問答，而 73% 的请求是代碼补全。對于高频次的代碼补全请求，我们使用了專門訓练的小参數模型 CodeQwen2，以平衡生成代碼的效率和质量。對于代碼專项任務，如代碼注釋、單元测試生成、代碼優化、bug 查找和修复等，我们使用了中等参數模型 Qwen-Plus。對于研發問答，这需要更高更全面的知識面、编程能力和推理能力，我们使用了最大参數模型 Qwen-Max，并叠加了 RAG 技術来減少模型幻觉，从而提升問答质量。透過分級快取和混合專家模型组合，大幅提高了通義靈碼的响应速度和服務质量。

為了确保程式员在工作中不被打斷，我们對用户的键盤输入、上下文解析和歷史行為特征进行了深入学習，包括主觀调研、埋点监控分析，以及针對不同平台的用户行為持續優化触發策略，使其更符合開發者的使用習慣。

基于代碼的语義分析，模型能够理解不同場景需要生成的粒度，如行級、邏輯块、函數級或类級。透過自适应语義理解决策，让 Java 语言的代碼生成准确率提高到 56% 以上，Python 语言的代碼生成准确率提高到 44% 以上，仍有更大優化空间。

此外，我们設计了贴合代碼库的業務場景，基于库内感知进行代碼生成和問答。透過實时代碼语義分析、引用链路追踪和动態类型推導，全面獲取语義信息，避免只關注当前文件帶来的幻觉問题，从而增强模型回答的准确性，库内跨文件感知評测集准确率因此从 22% 提升到 66.9%。

此外，我们透過本地库内检索增强，预處理本地工作空间中的源文件，建立本地向量化索引，并基于本地 RAG 进行操作。同时用户的代碼、索引和向量信息都存儲在本地，确保了代碼的安全和隐私。同时，我们还實现了企業級 RAG，更贴近企業和行業的特点，特别是對于大中型企業，他们有基于自身特点的最佳實践和技術偏好。我们在企業管理需求方面也做了優化，包括用户管理、使用效果評估、資料洞察、审计日志、企業知識库和 RAG 增强等，使通義靈碼成為更符合企業風格和最佳實践的编碼助手。

我们简單比較一下市面上的產品選择，探討企業為何選择通義靈碼，而不是 ChatGPT 或其他解决方案。首先，許多程式员目前依賴 ChatGPT，但在境内無法顺畅訪問，也無法进行定制和调優，因其模型服務部署在海外，存在代碼資料出境和二次訓练的風险，同时基于 ChatGPT 编程会打斷程式员的工作流程。同样，海外的编碼 Copilot 產品，不支持用户自有技術框架和技術特点的调優，也面臨代碼資料出境的風险。

相比之下，開源自建虽然是一个選择，但挑戰巨大，不适合絕大多數企業。那么，選择通義靈碼有哪些独特優势呢？

1. 端到端技術体系：我们构建了完整的端到端技術体系，采納成本低兼容原有工作模式不打斷程式员，提供低延时高质量的代碼助手。

2. 个性化定制：企業私域資料语料 RAG 和 SFT 能力，滿足企業个性化定制需求，中文语義理解能力表现更優秀。

3. 强大算力支撑：通義靈碼依托阿里云的超强算力，使用国内目前最大且最優秀的 CodeQwen2 模型，在模型能力上具有顯著優势。

4. 安全隐私保護：我们嚴格执行全链路加密，代碼不落盤、靈碼服務端不存儲，确保企業資料的隐私和安全。

通義靈碼自上线發布七个月以来，取得了顯著的成果。目前，插件下载量已达 350 万次，每天推荐代碼次數超过 3000 万次，这相当于每天进行超过 3000 万次的模型推理服務。AI 生成代碼的采納率超过 31%，采納的代碼行數超过一亿行。我们擁有百万注册開發者和超过 1 万家企業客户，用户數在国内同类產品中位居第一。

自通義靈碼發布以来，阿里云内部进行了广泛推广和使用。2024 年四月，通義靈碼正式”入職”阿里云，并取得了顯著成效：周活跃開發者占比达 78%，研發效率提升超过 10%，AI 生成代碼占比超过 30%。阿里云成為国内首家推行全员 AI 编碼的云厂商。

通義靈碼今年五月”入職”中華财险。中華财险积极擁抱云+AI 戰略，利用通義靈碼賦能内部研發場景，提高效率。中華财险的技術人员使用占比超过 60%，問答准确率达 90%，AI 生成代碼占比為 25%。这一系列資料体现了通義靈碼在提升研發效率方面的顯著效果。