「GitLab Duo開発の現場から」シリーズ

生成AIは、ソフトウェアの開発、保護、運用を容易にし、ソフトウェア開発業界に重要な変化をもたらしています。GitLabの製品チームとエンジニアリングチームが手掛ける新しいブログシリーズでは、企業全体に統合すべきAI機能をどのように作成、テスト、そしてデプロイするか明らかにし、DevSecOpsチームがよりよいソフトウェアを顧客に届ける上で、GitLab Duoの新機能がどのように役立つのかご理解いただける内容になっています。

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1. AIモデルの大規模な検証とテスト方法

• 記念すべき1本目は、LLMをどのように評価し、ユースケースに適合させ、ユーザーにとってより良い回答が得られるように微調整しているのか。その舞台裏をご紹介します。

2. AIインパクト分析ダッシュボードによるAIのROI測定

• 「コード提案利用率」のような、詳しいメトリクスを表示する新機能を継続的に取り上げ、AI投資の効果について理解を深めていただきます。

3. GitLabにおけるAI機能のドッグフーディングの取り組み

• GitLabがどのようにソフトウェア開発ライフサイクル全体にAIを統合しているのか、また、メトリクスを用いてパフォーマンスを測定しているのかを、実例を用いて解説します。

4. AI生成コードに対するセキュリティ確保と徹底的なテスト

• GitLab DuoとGitLab Pages、コードサンプルとプロンプトを使用して、AI生成コードの信頼性とセキュリティを強化する方法をステップごとにご紹介します。

5. AIと根本原因分析を併用したCI/CDパイプラインの修正

• AIを活用したGitLabの根本原因分析が、破損したCI/CDパイプラインの修復にどのように役立つかについて、具体的なシナリオと実習問題を交えながら解説します。

6. チャット機能強化について

• 新たなインテグレーション、迅速なキャンセル、アーキテクチャのアップグレードなど、GitLab Duo Chatの最新の改善点についてまとめました。

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7. AIを活用したセキュリティ脆弱性の修正

GitLab Duo脆弱性の説明とGitLab Duo脆弱性の修正に加え、他のAI機能が、いかに迅速に脆弱性に対応するかを解説します。