Kontexterweiterter KI-Codierungsassistent mit Rag und Sem-Rag

Erhöhen Sie die Produktivität, Effizienz und Genauigkeit der Entwickler, indem Sie eine abrufgestützte Generierung und ein semantisches Gedächtnis in KI-Codierungsassistenten integrieren.

Übersetzt aus Enhancing AI Coding Assistants with Context Using RAG and SEM-RAG, Autor Janakiram MSV.

Obwohl einfache KI-Programmierassistenten von Natur aus hilfreich sind, können sie oft nicht die relevantesten und korrektesten Codierungsvorschläge liefern, da sie auf ein umfassendes Verständnis der Softwaresprache und der gängigsten Muster beim Schreiben von Software angewiesen sind. Der von diesen Coding-Assistenten generierte Code eignet sich zur Lösung der von ihnen zu lösenden Probleme, entspricht jedoch häufig nicht den Coding-Standards, -Konventionen und -Stilen der einzelnen Teams. Dies führt häufig dazu, dass ihre Empfehlungen geändert oder verfeinert werden müssen, damit der Code in die Anwendung übernommen wird.

KI-Codierungsassistenten basieren in der Regel auf dem Wissen, das in einem bestimmten großen Sprachmodell (LLM) enthalten ist, und wenden universelle Codierungsregeln in verschiedenen Szenarien an. Daher fehlt es typischen KI-Assistenten oft an der Fähigkeit, den spezifischen Kontext eines Projekts zu verstehen, was zu syntaktisch korrektem, aber potenziell produktivem Code führt, der nicht mit den einzigartigen Richtlinien, dem beabsichtigten Ansatz oder dem Architekturdesign des Teams übereinstimmt, wenn er nicht mit dem Projekt übereinstimmt aktueller Stand bzw. Bedarfslage. Dieser statische Ansatz kann dazu führen, dass der generierte Code nicht mit dem aktuellen Status oder den Anforderungen des Projekts übereinstimmt, was weitere Anpassungen durch den Entwickler erforderlich macht.

Optimierung von LLM mit RAG

Es besteht ein Missverständnis, dass KI nur mit LLM interagiert, um die Ergebnisse zu generieren, nach denen der Benutzer sucht. Unabhängig davon, ob Sie Text, Bilder oder Code generieren, verwenden die besten KI-Assistenten einen komplexen Satz von Richtlinien, um sicherzustellen, dass das, was der Benutzer angefordert hat (z. B. eine Softwarefunktion, die eine bestimmte Aufgabe ausführt), und was generiert wird (z. B. eine (Java-Funktion) liegen in der richtigen Version mit genauen Anwendungsparametern vor) bleiben konsistent. Dadurch wird die Konsistenz gewahrt und die Benutzer während des gesamten Prozesses unterstützt.

In jedem LLM-Kurs erhalten Studierende Zugang zu einer der bewährtesten Techniken zur Verwendung von Eingabeaufforderungen, um Suchergebnisse mit zusätzlichem Kontext zu versehen. Dieser RAG (Retrieval Augmented Generation) genannte Ansatz ist zu einer Schlüsselkomponente von Chatbots, KI-Assistenten und erfolgreichen Diensten für Unternehmensanwendungsfälle geworden.

Die Verwendung einer vorhandenen Codebasis und schlecht verstandener Codierungsstandards. Der KI-Programmierassistent ist wie ein ausgebildeter Softwareentwickler von der Straße: hilfreich, erfordert jedoch möglicherweise Modifikationen, um sie an Ihre Anwendung anzupassen. Schreiben Sie den Code für das Programm.

—Peter Guagenti, Tabnine

Mithilfe von AI-Codierungshilfstools zur Generierung von Produktionsformeln kann LLM als Grundlage für die Codegenerierung verwendet werden. Durch den Einsatz von RAG können sie qualitativ hochwertigeren Code erstellen, der mit der bestehenden Codebasis und den technischen Standards des Unternehmens übereinstimmt.

In der Welt der Chatbots berücksichtigt RAG vorhandene Daten, die sowohl in strukturierten als auch unstrukturierten Formaten vorliegen. Mittels Volltextsuche oder semantischer Suche wird gerade genug Kontext durchsucht und in die an das LLM gesendeten Eingabeaufforderungen eingefügt.

KI-Codierungsassistenten können einen ähnlichen (wenn auch komplexeren) Ansatz verwenden, um über eine integrierte Entwicklungsumgebung Kontext aus einer vorhandenen Codebasis abzurufen. Der leistungsstarke KI-Codierungsassistent kann den Projektarbeitsbereich durchsuchen, um auf aktuelle Dateien, geöffnete Dateien, den Git-Verlauf, Protokolle, Projektmetadaten und sogar anderen Kontext in verbundenen Git-Repositorys zuzugreifen.

RAG ermöglicht es dem KI-Codierungsassistenten, hochrelevante und präzise Ergebnisse zu liefern, indem er spezifische Aspekte des Projekts wie vorhandene APIs, Frameworks und Codierungsmuster berücksichtigt. Anstatt eine universelle Lösung bereitzustellen, passt der KI-Assistent seine Anleitung an die etablierten Praktiken des Projekts an, indem er beispielsweise Datenbankverbindungen vorschlägt, die mit der aktuellen Implementierung konsistent sind, oder Codevorschläge bereitstellt, die private APIs nahtlos integrieren. Durch die Nutzung von RAG kann der Assistent sogar Testfunktionen generieren, die die Struktur, den Stil und die Syntax vorhandener Tests widerspiegeln und so sicherstellen, dass der Code kontextuell korrekt ist und den Anforderungen des Projekts entspricht.

Dieser Ansatz ermöglicht eine beispiellose Personalisierung, die Entwickler sofort nutzen können.

So funktioniert RAG im Coding Assistant

Werfen wir einen Blick auf die Schritte, die bei der Implementierung von RAG im Coding Assistant erforderlich sind.

Die erste Stufe ist die Indizierung und Speicherung. Wenn Coding Assistant installiert und in eine Entwicklungsumgebung integriert wird, führt es zunächst eine Suche durch und identifiziert alle relevanten Dokumente, die Kontext hinzufügen können. Anschließend wird jedes Dokument in Abschnitte aufgeteilt und an das Einbettungsmodell gesendet. Das Einbettungsmodell ist dafür verantwortlich, jeden Block in einen Vektor umzuwandeln, ohne seine semantische Darstellung zu verlieren. Die generierten Vektoren werden zum späteren Abruf in einer Vektordatenbank gespeichert. Coding Assistant kann den Arbeitsbereich regelmäßig scannen und Dokumente zur Vektordatenbank hinzufügen.

Die zweite Stufe ist die Kodierung. In der nächsten Phase (Codierung) kann der Entwickler Anmerkungen erstellen oder einen Chat-Assistenten verwenden, um bestimmte Funktionen zu generieren. Der Assistent verwendet Hinweise, um Ähnlichkeitssuchen für zuvor indizierte Sammlungen durchzuführen, die in der Vektordatenbank gespeichert sind. Die Ergebnisse dieser Suche werden abgerufen und verwendet, um die Eingabeaufforderung mit relevantem Kontext zu ergänzen. Wenn LLM einen Erweiterungshinweis und -kontext empfängt, generiert es Codeausschnitte, die mit dem bereits im Kontext vorhandenen Code übereinstimmen.

Bilder

Die Anwendung von RAG auf einen Codierungsassistenten kann die Leistung, Genauigkeit und Akzeptanz von LLM-generiertem Code verbessern. Es erhöht den Nutzen des Tools erheblich und reduziert den Zeitaufwand, den Entwickler mit dem Umschreiben oder Anpassen von KI-generiertem Code verbringen. Die direkte Abstimmung mit der vorhandenen Codebasis eines Projekts erhöht die Genauigkeit von Codeempfehlungen und verbessert die Entwicklerproduktivität und Codequalität erheblich.

„Die Verwendung eines KI-Codierungsassistenten, der nicht genug über Ihre bestehende Codebasis und Ihre Codierungsstandards weiß, ist, als würde man einen ausgebildeten Softwareentwickler von der Straße engagieren: hilfreich und gut gemeint, aber wahrscheinlich entstehen Kreationen, die modifiziert werden müssen, um zu Ihnen zu passen.“ Wenn Sie die entsprechende Kontextebene einbeziehen, einschließlich lokaler Dateien, der Codebasis des Projekts oder des Unternehmens und relevanter Quellen von Nicht-Code-Informationen, ist es, als ob jemand mit jahrelanger Erfahrung in Ihrem Unternehmen da wäre Ihren Entwicklern", sagte Peter Guagenti, Präsident von Tabnine. „Die Zahlen beweisen es. Tabnine-Benutzer, die uns erlauben, ihren vorhandenen Code als Kontext zu verwenden, akzeptieren 40 % mehr Codevorschläge ohne Modifikation. Diese Zahl steigt sogar noch höher, wenn Tabnine mit dem gesamten Repository eines Unternehmens verbunden ist

Das ist die Vorgehensweise von RAG.“ Lösung der Skalierbarkeits- und Anpassungsfähigkeitsbeschränkungen, die herkömmliche Codierungsassistenten behindern. Während ein Projekt wächst und sich weiterentwickelt, lernen und passen sich die mit RAG ausgestatteten Tools kontinuierlich an und optimieren ihre Empfehlungen auf der Grundlage neuer Muster und Informationen aus der Codebasis. Diese Weiterentwicklungsfähigkeit macht RAG zu einem sehr leistungsstarken Werkzeug in dynamischen Entwicklungsumgebungen.

Augmented RAG with Semantic Memory

Semantic Retrieval-Augmented Generation (SEM-RAG) ist eine fortschrittliche Iteration der RAG-Technologie, die darauf ausgelegt ist, die Genauigkeit und Kontextualisierung von RAG zu erweitern. Es verbessert den Codierungsassistenten durch die Verwendung des semantischen Gedächtnisses anstelle der Vektorsuche und integriert so das semantische Verständnis in den Abrufprozess.

Im Gegensatz zu herkömmlichem RAG, das hauptsächlich auf Vektorraummodellen basiert, um relevante Codeausschnitte abzurufen, verfolgt SEM-RAG einen granulareren semantischen Indexierungsansatz. Dieser Ansatz nutzt die statische Analyse, um ein tiefes Verständnis der Struktur und Semantik einer Codebasis zu erlangen und Beziehungen und Abhängigkeiten zwischen Codeelementen zu identifizieren.

SEM-RAG kann beispielsweise Importanweisungen in Sprachen wie Java und TypeScript analysieren und so kontextrelevante Codeelemente aus Bibliotheken extrahieren, auch ohne direkten Zugriff auf den Quellcode. Mit dieser Funktion kann SEM-RAG den Bytecode der importierten Bibliothek verstehen und nutzen und diese Erkenntnisse effektiv nutzen, um den für das Sprachmodell bereitgestellten Kontext zu bereichern.

Während herkömmliches RAG die Relevanz von Codevorschlägen erheblich verbessert, indem es vektorisierte Darstellungen von Codeausschnitten mit Abfragen abgleicht, fehlt ihm manchmal die Tiefe, um die semantischen Nuancen komplexer Softwareprojekte vollständig zu erfassen. SEM-RAG geht dieser Einschränkung entgegen, indem es sich auf semantische Beziehungen im Code konzentriert und so eine genauere Ausrichtung auf die Codierungspraktiken des Projekts erreicht. Durch das Verständnis der Beziehungen und Abhängigkeiten, die in der Architektur eines Projekts definiert sind, kann SEM-RAG beispielsweise Empfehlungen liefern, die nicht nur kontextuell korrekt, sondern auch architektonisch konsistent sind. Dies verbessert die Leistung, indem Code erstellt wird, der sich nahtlos in bestehende Systeme integrieren lässt, wodurch die Wahrscheinlichkeit von Fehlern oder Inkonsistenzen verringert wird.

Der Ansatz von SEM-RAG behandelt Code als miteinander verbundene Elemente und nicht als isolierte Teile, was eine tiefere Kontextualisierung als herkömmliches RAG ermöglicht. Dieses tiefe Verständnis ermöglicht einen höheren Automatisierungsgrad bei Codierungsaufgaben, insbesondere in komplexen Bereichen, in denen gegenseitige Abhängigkeiten in der Codebasis von entscheidender Bedeutung sind. Daher behält SEM-RAG nicht nur alle Vorteile des herkömmlichen RAG bei, sondern übertrifft es auch in Umgebungen, in denen das Verständnis der tieferen Semantik und Struktur des Codes von entscheidender Bedeutung ist. Dies macht SEM-RAG zu einem wertvollen Werkzeug für die Softwareentwicklung im großen Maßstab und auf Unternehmensebene, bei der die Aufrechterhaltung der architektonischen Integrität ebenso wichtig ist wie die Korrektheit des Codes.

Einsatz künstlicher Intelligenz zur Verbesserung der Codequalität und Entwicklerproduktivität

Die Wahl von KI-Codierungsassistenten, die Kontextbewusstsein durch fortschrittliche Technologien wie RAG und SEM-RAG integrieren, markiert einen transformativen Schritt in der Entwicklung von Softwareentwicklungstools. Durch die Einbettung eines tiefen Verständnisses des Kontexts der Codebasis verbessern diese Assistenten die Genauigkeit, Relevanz und Leistung des von ihnen generierten Codes erheblich. Diese kontextbezogene Integration trägt dazu bei, dass Empfehlungen nicht nur syntaktisch korrekt sind, sondern auch auf Ihre spezifischen Codierungsstandards, Architekturrahmen und projektspezifischen Nuancen abgestimmt sind, wodurch die Lücke zwischen KI-generiertem Code und menschlichem Fachwissen effektiv geschlossen wird.

RAG-fähiger KI-Assistent steigert die Entwicklerproduktivität erheblich und verbessert die Codequalität. Entwickler können sich darauf verlassen, dass diese verbesserten KI-Assistenten Code generieren, der nicht nur für die Aufgabe geeignet ist, sondern sich auch nahtlos in den größeren Projektkontext einfügt, wodurch der Bedarf an Überarbeitungen minimiert und Entwicklungszyklen beschleunigt werden. Durch die Automatisierung weiterer Aspekte der Codierung mit einem hohen Maß an Genauigkeit setzen diese kontextsensitiven Codierungsassistenten neue Maßstäbe für die Softwareentwicklung und drängen KI-Tools dazu, die komplexe Dynamik einer Projektumgebung ebenso umfassend zu verstehen und sich daran anzupassen wie die Entwickler selbst.