GitHub створив новий пошук за кодом, адаптованим до машинного інтелекту

2 хвилин читання

GitHub оголосив про доступність переробленого пошуку коду Elasticsearch, який розробляли роками.

Нові функції значно краще враховують контекст запиту. Компанія каже, що новий, зроблений з нуля у Rust пошук коду тепер удвічі швидший за старий. Крім того, оскільки пошук коду значно відрізняється від звичайного текстового, розробники зорієнтували пошук саме для розуміння машинами, з урахуванням синтаксису, пунктуації тощо. Це допомагає виводити релевантні результати на перше місце. 

Також змінився інтерфейс пошуку і перегляду коду.

GitHub опублікував посібник із синтаксису, який містить зокрема такі звичайні речі, як використання логічних операцій у запитах або виконання точного пошуку в лапках. Існують також більш специфічні функції, як-от обмеження пошуку певним репозиторієм, мовою, шляхом або організацією. Також GitHub докладно написав, як цим користуватись.

Читайте також: OpenAI опублікувала на GitHub масштабну добірку математичних результатів, створених її внутрішньою AI-моделлю. Йдеться про 722 рукописи, об'єднані у 372 групи результатів, які охоплюють різні галузі математики.

Донедавна ця зміна була доступна у форматі бета-версії. Наразі GitHub працює над розширенням інтелектуальних спроможностей пошуковика. Головне у цій ініціативі — збагачення та розширення інструменту кодування ШІ Copilot.