phind: 開発者に特化したAI検索エンジンの誕生！

みなさんこんにちは、三元です。

前回の記事では、AIを使いこなせない人は本当に将来淘汰されていくのか？記事では、AI が私たちの仕事に与える影響について触れました。AI が優れている分野では、AI を活用して仕事の効率を高めることができます。たとえば、複雑度の低いコーディング作業であれば、AI に任せて完了させることができます。人気の ChatGPT は間違いなく優れたウィンドウを提供しますが、一般的な AI ツールとしては、開発者の観点からは十分ではありません。

本日は開発者向けに特化して設計されたAIツールとも言えるphindというツールを紹介します。

写真

公式サイト: https://phind.com

位置

Phind は開発者向けの AI 検索エンジンとして位置付けられています。その目的は、開発者がコード、ドキュメント、チュートリアルなど、必要なリソースをより迅速に見つけられるようにすることです。GPT モデルに基づいており、現在は GPT4 モデルを無料でサポートしていますが、6 時間ごとに 30 回しか使用できません。

従来の検索エンジンと比較して、AI 機能を統合し、コンテキスト会話をサポートしているため、開発者の意図をよりよく理解し、より正確な検索結果を提供できます。ネイティブの ChatGPT チャット ボックスと比較すると、ニーズに応じてサードパーティのライブラリを検索したり、最新の技術ドキュメントを照会したりするなど、いくつかの上位レベルの機能がカプセル化されています。これらの機能は、開発者が必要とするものです。

使用例

通常の開発プロセスでは、このような AI 検索エンジンには多くの応用シナリオがあります。たとえば、サードパーティのライブラリを使用する場合は、phind で直接検索すると、公式 Web サイトのアドレス、ドキュメントのアドレス、GitHub のアドレスなどの関連情報が提供され、完全なデモ コードも提供されるため、直接貼り付けて使用することもできます。

強調表示された要件を検索

たとえば、検索キーワードの強調表示機能を実装したい場合は、phind の検索ボックスに要件を入力します。

写真

入力を受け取った後、phind は要件をより詳細に説明し、それを正しく理解しているかどうかを尋ねようとしていることがわかります。これは AutoGPT に少し似ています。目標を設定すると、要件を自動的に調整し、タスクを細分化して、プロセス中にフィードバックを提供して要件をよりよく理解できるようにします。

続行するには「はい」と入力します。

写真

写真

写真

進捗状況を確認すると、最終的なタスクの概要が示され、4 つのステップに分かれた具体的な実装計画が示されました。各ステップには詳細な説明と対応するコード例がありました。

前の 3 つの手順のコードをエディターに直接貼り付けると、検索強調表示機能の簡単な実装が表示されます。効果は次のとおりです。

写真

4 番目のステップでは、Fuse.js に基づいてファジー マッチングを実装する最適化されたソリューションも提供されます。このようにして、入力したキーワードが完全に一致しない場合は、対応するレコードを除外できます。たとえば、「dolr」を検索すると、次のレコードが除外されます。

写真

もちろん、さらにニーズがあれば、引き続き通信して機能を継続的に繰り返すことができます。会話のコンテキストも記録されます。途中でタスクを切り替えても、次に開いたときに前回のコンテキストに基づいて会話を続けることができます。

phind はニーズを細分化できるだけでなく、ニーズに基づいてサードパーティ ライブラリからソリューションを見つけることもできることがわかります。これは、比較的単純なニーズに非常に役立ちます。この検索ハイライトのニーズについては、このステップに答えるには phind の機能が十分だと思います。後で検討するのは、phind が提供するコンポーネントを独自のプロジェクトに統合して最適化を行う方法です。ただし、最もコストのかかる部分は phind によって解決されています。

技術文書を検索

前の記事では、「AIGC は次世代のドキュメント検索ソリューションにどのような影響を与えるのでしょうか?」この記事では、ドキュメント検索における AI 検索の役割について説明しました。これにより、より正確な検索結果を得ることができます。 Phind もこの点で優れた仕事をしています。ネイティブ ChatGPT に対する最大の利点は、Web 検索をサポートしていることです。これにより、最新の技術ドキュメントを入手し、必要に応じてフィルタリングできます。この方法では、必要な情報をすばやく見つけることができ、速度も非常に高速です。

たとえば、Rspack のドキュメントを検索したいとします。

写真

写真

Rspack で JS コードの圧縮をオフにする方法を尋ねたところ、関連する設定項目と対応するドキュメント リンクが提供されました。回答は非常に正確で、回答速度も非常に速いため、日常の開発に非常に便利です。

まとめ

phind の登場により、AI の新たな可能性が見えてきました。それは、AI ビッグ言語モデルと従来の検索エンジンを組み合わせて、垂直分野に対してより正確な検索サービスを提供することです。開発者にとって、phind のようなツールの出現は間違いなく恵みです。必要な情報をより早く見つけ、開発効率を向上させるのに役立ちます。実際に試してみたところ、phind は応答速度が非常に速く、回答の質も比較的高く、ユーザー エクスペリエンスが非常に優れていることがわかりました。