삼성의 AI 코딩 어시스턴트 code.i 이해

i' 개발 경험을 공유하는 글입니다. 생성형 AI 모델 기반의 코딩 어시스턴트는 자연어와 코드를 학습하여 개발 생산성을 높이는 것을 목표로 합니다.

대량의 데이터를 학습해 패턴을 파악하고 코드를 생성하거나 분석하는 능력을 갖추지만, 낮은 품질의 질문에 대한 답변 품질 저하, 새로운 정보 학습의 한계 등의 문제점을 안고 있습니다. i는 이러한 한계를 극복하기 위해 상황 맞춤형 프롬프트 최적화, RAG(Retrieval-Augmented Generation) 프레임워크 도입, 단위 테스트 생성, 코드 리뷰 자동화 등 다양한 기능을 통해 개발자의 업무 효율성을 개선하고자 합니다.

특히 태스크별 특화 프롬프트 설계와 외부 문서/코드 정보를 함께 제공하여 추론 정확도를 높이는 데 중점을 두었습니다. 하여 추론 정확도를 높이는 데 중점을 두었습니다.