Stack Overflow는 AI를 사용하여 프로그래머들에게 커뮤니티 지식에 새로운 접근 방식을 제공합니다.
Stack Overflow는 AI를 활용하여 프로그래머들에게 새로운 커뮤니티 지식을 제공합니다.
수년 동안 C 포인터, JavaScript 연산자 또는 Python에서 상속이 작동하는 방식에 대한 질문이 있다면, 첫 번째로 방문한 곳은 Stack Overflow였습니다.
그래서 Stack Overflow는 얼마나 중요한가요? 농담으로는 “Stack Overflow를 사용하지 않는 개발자를 뭐라고 부르나요? 거짓말쟁이입니다.”
그러나 상황이 변했습니다. 일부 관찰자들은 지난 1년 반 동안 Stack Overflow의 트래픽이 약 35% 감소했다고 주장합니다.
Stack Overflow는 상황을 바꾸기 위해 인공 지능(AI)을 추가하고 있습니다. OverflowAI입니다.
이 회사의 야심찬 로드맵은 생성적 AI를 공개 플랫폼인 “Stack Overflow for Teams”와 새로운 제품 영역에 통합할 것입니다. 목표는 5800만 개 커뮤니티 질문과 답변의 다양한 지식을 개발자의 작업 환경으로 직접 가져오는 것입니다.
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이 프로세스는 OpenflowAI를 IDE에 Visual Studio Code 확장으로 통합함으로써 이루어집니다. 이 확장은 공개 플랫폼과 Stack Overflow for Teams 인스턴스에서 검증된 콘텐츠를 가져올 것입니다. 개발자가 문제를 해결하는 방법에 대한 개인화된 요약을 제공하며 필요한 경우 더 깊이 파고들고 새로운 학습과 솔루션을 문서화할 수 있게 해줍니다. 여기서 진정한 이점은 개발자가 IDE를 떠나고 작업 흐름을 잃지 않으면서 이 모든 것을 OverflowAI가 제공한다는 것입니다.
물론 GitHub CoPilot과 같은 다른 유사한 확장 프로그램이 이미 존재합니다. 그러나 Stack Overflow의 CEO인 Prashanth Chandrasekar는 인터뷰에서 “Copilot은 보완적인 솔루션일 것입니다. OverflowAI를 통해 Stack Overflow 커뮤니티와 5800만 개 이상의 질문과 답변에 걸쳐 검증, 확인, 속성화 및 정확성을 보장할 수 있습니다.”라고 말했습니다.
Chandrasekar는 덧붙여 “AI 콘텐츠의 정확성에 대한 신뢰는 AI의 도입에서 가장 중요한 요소 중 하나입니다. Stack Overflow의 연간 개발자 설문 조사에 따르면 9만 명의 개발자 중 77%가 AI 도구에 호의적이지만 그 도구의 정확성은 42%에 불과합니다. OverflowAI는 커뮤니티를 핵심으로 개발되었으며 데이터와 AI 콘텐츠의 정확성에 초점을 맞추었습니다.”라고 설명했습니다.
이 회사는 또한 Stack Overflow for Teams 지식 베이스를 Stack Overflow의 새로운 StackPlusOne 챗봇과 통합하고 있습니다. 이를 통해 Slack 채널에서 질문에 대한 답변을 받을 수 있습니다. 이 새로운 GenAI 통합은 Teams 인스턴스뿐만 아니라 Stack Overflow 커뮤니티에서 검증된 소스를 사용하여 질문에 답변을 제공할 것입니다.
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백그라운드에서 OverflowAI는 플랫폼의 검색 기능을 업그레이드했습니다. 지금까지 Stack Overflow는 입력된 키워드에 기반하여 사용자와 질문 및 답변을 일치시키는 어휘 검색을 의존했습니다. 그러나 벡터 데이터베이스를 기반으로 구축된 의미 검색의 도입은 더 나은 사용자 쿼리를 가능하게 할 것입니다.
의미 벡터 검색은 기계 학습(ML)에 의해 단어에 숫자 값을 할당하는 것에 기반합니다. ChatGPT와 많은 다른 생성적 AI 챗봇이 이 값을 사용하여 단어 간의 관계를 결정합니다. 이 접근 방식은 이제 Slack Overflow에서도 사용됩니다.
Chandrasekar는 “어휘 검색은 여러 가지 중요한 문제점을 가지고 있습니다. 예를 들어 맞춤법이 틀리거나 동의어를 사용하면 키워드 처리가 이루어지지 않은 한 좋은 결과를 얻을 수 없습니다. 질문을 대화하는 것처럼 여러 단어를 쿼리에 포함시키면 어떤 문서와도 일치하지 않을 수 있습니다. 어휘 검색은 스택 키워드 이상의 결과를 얻기 위해 도메인별 언어를 요구합니다. 대부분의 사람들에게 특수한 구두점과 부울 연산자를 사용해야 원하는 결과를 얻는 것은 직관적이지 않습니다.”
그는 덧붙였습니다. “데이터의 의미적 매핑을 통해 우리는 어휘 검색의 제한과 엄격함을 피할 수 있습니다. 친구에게 할 수 있는 자연어 질문처럼 쿼리를 작성하고 그와 관련된 결과를 얻을 수 있습니다. 예를 들어, ‘파이썬에서 정수 리스트를 정렬하는 방법’을 검색할 수 있습니다.”
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또한, 지식 베이스를 직접 개선할 수 있습니다. OverflowAI는 기업 지식 적용을 소개하여, 기존의 정확하고 신뢰할 수 있는 콘텐츠를 활용하여 몇 분 안에 지식 베이스를 정리하고 구축할 수 있는 기능을 제공할 것입니다.
Stack Overflow는 GenAI Stack Exchange라는 AI 도구에 대한 지식 공유를 중심으로 한 커뮤니티와 Stack Overflow의 자연어 처리(NLP) Collective를 소개합니다. 이는 기술적인 AI 및 ML 접근 방식에 대한 토론과 관점 공유를 위한 새로운 Discussions 기능을 포함하고 있습니다.
이 지점까지의 여정은 연속된 스프린트의 마라톤을 포함했습니다. 이제 로드맵이 공개되었으므로, 다음 단계는 이러한 새로운 AI 기반 도구를 사용자와 고객에게 제공하면서 피드백을 듣고 반복하여 개선하는 것입니다.
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그래서, 이 모든 작업이 Slack Overflow와 개발자들에게 어떤 의미를 갖게 될까요? Chandrasekar는 기대를 설명했습니다: “인터넷의 미래와 현대 기술 환경은 웹 트래픽만으로 측정되지 않을 것입니다. 데이터의 품질, 데이터에 대한 신뢰, 그리고 데이터를 정리하는 전문가 및 인간 커뮤니티가 중요합니다. 한편, 일반적인 초보 개발자 질문은 AI 솔루션(OverflowAI 포함)을 통해 더 쉽게 답변을 찾을 수 있기 때문에 질문 수가 줄어들 것입니다.
하지만, 같은 AI 도구는 새로운 질문과 우려의 증가를 이끌 것입니다. 다른 한편으로, 생성 모델 기반 AI는 코딩을 민주화시키고 개발자 커뮤니티를 대대적으로 확대시킬 것이며, 이러한 개발자 수가 새로운 질문을 하고 이 데이터를 사용하며 Stack Overflow로 더 많은 사용자를 유입시킬 것입니다. 15년 동안 우리는 개발자들에게 가장 많이 찾는 대상이었으며, OverflowAI의 추가는 앞으로도 그런 대상으로 남을 것입니다.”
현재, OverflowAI는 알파 서비스입니다. 프로젝트가 성숙되면 최종 버전이 출시될 예정입니다. 모든 것이 순조롭게 진행된다면, 이 프로젝트는 다음 12개월 내에 제품 수준이 될 수 있을 것으로 믿습니다.
