Como um Robô de Revisão de Código de IA Aprendeu a se Calar
2024-12-21
O robô de revisão de código de IA da Greptile inicialmente recebeu críticas por gerar comentários em excesso. Para resolver isso, eles experimentaram a engenharia de prompts e fizeram com que o LLM avaliasse seus próprios comentários, mas esses métodos se mostraram ineficazes. Sua descoberta veio da vetorização de comentários anteriores, agrupando-os em um banco de dados vetorial e filtrando novos comentários semelhantes aos que foram anteriormente rejeitados. Essa abordagem aumentou a taxa de atendimento do desenvolvedor de 19% para mais de 55%, reduzindo significativamente o ruído do LLM.
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