KI wird die Softwareentwicklung massiv verändern, sagt MongoDB CTO
KI, insbesondere die generative Art, wird es „Entwicklern ermöglichen, Code in der Qualität, Geschwindigkeit und Vollständigkeit zu schreiben, die wir uns immer gewünscht haben“, sagt Mark Porter.
„Es gibt dieses Klischee darüber, wie lange es dauert, Computersoftware zu schreiben und wie lange es dauert, sie richtig zu machen“, sagt Mark Porter, CTO von MongoDB. „Ich denke, die generative KI wird das alles massiv verändern.“
Laut dem Cheftechnologen von MongoDB, dem Hersteller von Dokumentendatenbanken, wird künstliche Intelligenz, einschließlich der derzeit beliebtesten Form, der generativen KI wie ChatGPT von OpenAI, Softwareentwicklern enorme Vorteile verschaffen und sie deutlich produktiver machen.
„Eines der Dinge, von denen ich fest überzeugt bin, ist, dass es einen ganzen Hype darüber gibt, wie generative KI Entwickler aus dem Geschäft drängen könnte, und ich denke, das ist falsch“, sagte Mark Porter, CTO von MongoDB, in einem Interview mit ZDNET.
„Generative KI hilft uns beim Code, bei Testfällen, beim Auffinden von Fehlern in unserem Code und beim schnelleren Nachschlagen von Dokumentationen“, sagte Porter.
„Es wird Entwicklern ermöglichen, Code in der Qualität, Geschwindigkeit und Vollständigkeit zu schreiben, die wir uns immer gewünscht haben.“
Nicht nur generative KI, sagte Porter, „sondern Modelle und all die anderen Dinge, die es schon seit 15 bis 20 Jahren gibt und die jetzt wirklich solide sind“, werden bedeuten, dass „wir Dinge tun können, die die Art und Weise, wie Entwickler Code schreiben, verändern.“
Porter traf sich letzte Woche mit ZDNET während der MongoDB.local, der Entwicklerkonferenz des Unternehmens in New York. Die Konferenz ist eine von 29 solchen Entwicklerveranstaltungen, die MongoDB dieses Jahr in verschiedenen Städten in den USA und im Ausland veranstaltet.
Bevor er vor dreieinhalb Jahren CTO von MongoDB wurde, hatte Porter zahlreiche wichtige Datenbankfunktionen inne, darunter die Leitung relationaler Datenbankoperationen für Amazon AWS RDS, die Leitung der Kerntechnologieentwicklung als CTO bei Grab, dem südostasiatischen Ride-Hailing-Dienst, und über eine Jahrzehnte lang war er in zahlreichen Funktionen bei Oracle tätig, darunter auch als einer der ursprünglichen Datenbankkernel-Entwickler.
KI sei „eine Beschleunigung des Entwicklerökosystems“, fügte Porter hinzu. „Ich denke, dass noch mehr Apps geschrieben werden.“
„Es gibt dieses Klischee darüber, wie lange es dauert, Computersoftware zu schreiben und wie lange es dauert, sie richtig zu machen“, sagte Porter. „Ich denke, dass die generative KI das alles massiv verändern wird, da wir in der Lage sein werden, die Apps, die wir schreiben wollen, in der Geschwindigkeit zu schreiben, in der wir sie schreiben wollen, und in der Qualität, in der wir sie schreiben wollen.“
Ein wichtiger Bestandteil der eintägigen Veranstaltung von MongoDB war die Diskussion des Unternehmens über neue KI-Funktionen für die MongoDB-Datenbank.
„MongoDB ist tatsächlich die Grundlage für Hunderte von Unternehmen, die KI entwickeln“, sagte Porter. Tatsächlich gab es auf der Ausstellungsfläche im Jacob Javits Convention Center in Manhattan zahlreiche Stände von Unternehmen wie Confluent, Hashicorp, IBM und Amazon AWS, an denen Referenten die Verwendung von MongoDB mit ihren jeweiligen Softwaretechnologien erklärten.
Gedränge auf MongoDBs lokaler Entwicklerkonferenz in New York.
Porter betonte die neue Funktionalität in MongoDB, die Vektorwerte als nativen Datentyp der Datenbank einbezieht. Durch die Unterstützung von Vektoren kann ein Entwickler die vom großen Sprachmodell erzeugten Kontextvektoren, die eine ungefähre Antwort auf eine Anfrage darstellen, in der Datenbank speichern und sie später mithilfe von Relevanzsuchen abrufen, die eine präzise Antwort mit dem erforderlichen Rückruf liefern Parameter.
Wenn ein Benutzer ChatGPT oder einem anderen LLM eine Frage stellt, erklärt Porter: „Ich bekomme einen Vektor dieser Frage, füge diesen Vektor dann in meine Datenbank ein und frage danach.“ „Vektoren in der Nähe“, wodurch beispielsweise eine Reihe relevanter Artikel erstellt wird.
„Dann werde ich diese Artikel nehmen und mein LLM mit all diesen Artikeln anregen, und ich werde sagen: Sie dürfen nichts sagen, was nicht in diesen Artikeln steht. Bitte beantworten Sie diese Frage mit diesen Artikeln.“
Das LLM könne dann Funktionen wie das Zusammenfassen eines langen Artikels ausführen, so Porter. „Ich liebe es, LLMs zu verwenden, um einen Artikel kürzer zu machen.“
Auf diese Weise besteht zwischen KI und der Datenbank eine Arbeitsteilung.
„Man würde niemals einen LLM in ein Online-Transaktionsverarbeitungssystem integrieren wollen“, sagte Porter. „Ich denke, Sie möchten die LLMs dort einsetzen, wo sie hingehören, und Sie möchten die Datenbanktechnologie und die Matrixtechnologie dort einsetzen, wo sie hingehören.“
Obwohl es eigenständige Vektordatenbanken anderer Anbieter gibt, sagte Porter gegenüber ZDNET, dass die Integration der Funktionalität den Aufwand für Anwendungsentwickler verringern werde. „Das bedeutet, dass Sie keine Pipelines zwischen den beiden [Datenbanken] haben müssen, um Daten zu kopieren“, sagte Porter. „Sie müssen nicht zwei verschiedene Systeme verwalten, alles ist in einem System, Ihre Kerndaten, Ihre.“ Metadaten und Ihre Vektoren befinden sich alle in einem Datenspeicher.
Egal, was als nächstes mit der KI kommt, sagte Porter: „Es wird Entwickler nicht aus dem Geschäft drängen.“
„Entwickler werden immer noch diejenigen sein, die ihren Kunden zuhören, ihren Führungskräften zuhören und entscheiden, was sie schreiben.“