乔梁-AI 在软件工程上的应用现状与未来展望.pdf

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1、-乔梁AI 在软件工程上的应用现状与未来展望1.需求变更多，很难管理2.各个里程碑有疏漏的需求3.插入事情多，项目计划与交付风险不可预期4.多个需求，多个版本同时修改代码，开发、测试和上线部署冲突问题多5.并行版本的开发分支过多，分支间同步工作量大6.每次集成联调时间比较长7.分支合并后验证成本较高8.合并后测试才暴露出来较多问题9.在临近产品交付的最后阶段，临时加需求，导致测试压力大软件开发过程中存在的难点10.开发完成提测后，发现的Bug比较多11.测试作为靠后的工序，经常被压缩时间，给质量保证带来难度12.测试对技术方案了解比较滞后，用例的设计存在一定盲目性13.测试缺乏对系统实现的理解

2、，对影响范围难以界定14.软件构建打包时间太长15.自动化测试成熟度不高16.软件环境部署非常繁杂，耗时较长17.上线时间长，需要蹲守83%的工程师认为：在软件开发过程中使用AI，是避免落后于竞争者的关键个人简介乔梁乔梁 软件工程领域畅销书持续交付 2.0作者 豆瓣评分 9.0 分 DevOps经典教科书持续交付的译者 独立的企业组织管理顾问 科创企业高管教练 曾任职百度，敏捷组织转型与软件工程管理主导者 为腾讯提供产研管理体系咨询服务长达十年扫码关注“持续交付2.0”公众号每天前进一步！加我的微信，注明来自 RSG我拉你进入“持续交付2.0”社区微信群持续交付 2.0 双环模型快速验证环中一

3、直存在的难点1.需求变更多，很难管理2.各个里程碑有疏漏的需求3.插入事情多，项目计划与交付风险不可预期4.多个需求，多个版本同时修改代码，开发、测试和上线部署冲突问题多5.并行版本的开发分支过多，分支间同步工作量大6.每次集成联调时间比较长7.分支合并后验证成本较高8.合并后测试才暴露出来较多问题9.在临近产品交付的最后阶段，临时加需求，导致测试压力大10.开发完成提测后，发现的Bug比较多11.测试作为靠后的工序，经常被压缩时间，给质量保证带来难度12.测试对技术方案了解比较滞后，用例的设计存在一定盲目性13.测试缺乏对系统实现的理解，对影响范围难以界定14.软件构建打包时间太长15.自动

4、化测试成熟度不高16.软件环境部署非常繁杂，耗时较长17.上线时间长，需要蹲守目 录C O N T E N T S大语言模型（LLM）的基本工作原理AI 在软件交付过程中的应用现状LLM 的正确定位与未来展望 大语言模型(LLM)发展迅猛-图片来自于网络2024 GenAI 采纳趋势-图片来自于网络大模型是怎么来的PretrainedModel预训练SFTModelSFT（监督式微调)AlignedModel梯度下降PPO/DPO大模型是怎么工作的LLM海量文本训练文本含义LLMhowareyou？IamgoodIingedgoodhowareyouamToken(1)(2)TopP&TopK

5、Temperature(1,1,1,2,2,3)(1)简单归一(2)TopP/Top K ,e(X)(3)TopP/Top K+Temp ,e(X/Temp)RAG 检索增强向量数据库ContextPromptLLM问题向量PDFPPTEXCEL文档Chunks(块)EmbeddingEmbedding检索RankingRsponse抽取ChunkingRAG&知识图谱（KG）向量数据库问题Prompt新问题三元组i.e.症状，病，药物 GraphRAG可能的难点1.图谱的构建2.计算量3.新的数据加入4.软件开发效能提升了几倍？我们可以裁掉多少工程师？CEO 对 CTO/CIO 的灵魂拷问前

6、哈佛大学计算机科学教授、谷歌工程主管Matt Welsh预测：生成式AI将在3年内终结编程.我们在哪里？该向哪里去？到那时候，软件开发团队中只有两类人会保留，即产品经理产品经理和代码评审人员代码评审人员目 录C O N T E N T S大语言模型（LLM）的基本工作原理AI 在软件交付过程中的应用现状LLM 的正确定位与未来展望 LLM 当前成熟应用仍然集中于编码阶段前后的代码相关的工作辅助上图片来自网络智能编码助产品形态最成熟-图片来自于网络Stack overflow2023 Developer Survey搜索开发助手AI 收益SWEBSWEBAI Agents write softw