Storia AI
运营中开源 AI 副驾驶，了解你公司的代码及其上下文
公司简介
随着人工智能越来越多地自动化代码生成，软件工程师将花费更多时间阅读、评估和架构代码，而不是编写它。Storia 正在构建一个了解公司代码库及其上下文的开源副驾驶。 我们从 Sage 开始，这是一个类似于 Perplexity 的代理，旨在帮助开发者理解、评估和生成软件。给定一个现有的代码库，开发者可以向 Sage 提问，例如： 1) 根据我项目的 SLA 和延迟限制，应该使用哪种底层向量数据库？如何将其整合到我现有的代码库中？ 2) 为什么我应该选择 Redis 而不是 Milvus 作为我的底层向量存储？ 3) 我们组织中的这个代码库是否仍然有效？与另一个库进行复杂集成需要哪些步骤？ Sage 的答案直接由文档和外部参考（如 GitHub、Stack Overflow、技术设计文档和项目管理软件）支持，从而防止幻觉。目前，Sage 拥有开源存储库的最新知识（每日索引）。未来，它将深入理解互联网上的每一行代码。对于团队而言，Sage 还将了解您的私有代码库。 目前还没有任何团队解决如何构建一个能够理解代码库及其上下文并赋能每位开发者更快架构更优代码的人工智能系统。这需要新的研究进展，因为普通的 RAG 和开箱即用的 LLM 无法满足需求。 我们拥有超过 20 年的软件工程和 AI 研究经验。Julia 在“RAG”这一术语出现之前，就利用上下文神经网络技术参与了 Gemini 的前身工作（并将其应用于 Google 键盘和 Pixel 手机等产品）。Mihail 在 Amazon Alexa 构建了最早的 LLM，并在 Alexa 上推出了首个投入生产的上下文深度学习对话 AI 系统。
创始团队
Julia Turc· FounderStoria 联合创始人，曾任职于 Google Research。 在自然语言处理（NLP）领域拥有超过 10 年经验。在牛津大学期间，构建了首个用于机器翻译的双向 RNN。在 Google 期间，协助开发了联邦学习、Android 上的 AI 层以及为 Gemini 前身提供支持的 RAG 等关键技术。对 NLP 如何重新定义软件工程充满热情。
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我们帮助工程团队理解、分析和生成基于代码库的软件。