Rag 및 Sem-Rag를 사용한 상황 증강 AI 코딩 도우미

검색 강화 생성 및 의미론적 메모리를 AI 코딩 도우미에 통합하여 개발자 생산성, 효율성 및 정확성을 높입니다.

Janakiram MSV의 저자인 RAG 및 SEM-RAG를 사용하여 상황에 맞는 AI 코딩 도우미 강화에서 번역했습니다.

기본 AI 프로그래밍 도우미는 자연스럽게 도움이 되지만, 소프트웨어 언어에 대한 전반적인 이해와 소프트웨어 작성의 가장 일반적인 패턴에 의존하기 때문에 가장 관련성이 높고 올바른 코딩 제안을 제공하지 못하는 경우가 많습니다. 이러한 코딩 도우미가 생성한 코드는 자신이 해결해야 할 문제를 해결하는 데 적합하지만 개별 팀의 코딩 표준, 규칙 및 스타일을 따르지 않는 경우가 많습니다. 이로 인해 코드가 애플리케이션에 적용되기 위해서는 권장 사항을 수정하거나 개선해야 하는 경우가 많습니다.

AI 코딩 도우미는 일반적으로 특정 LLM(대형 언어 모델)에 포함된 지식에 의존하고 다양한 시나리오에 범용 코딩 규칙을 적용하여 작동합니다. 결과적으로 일반적인 AI 도우미는 프로젝트의 특정 컨텍스트를 이해하는 능력이 부족하여 구문적으로는 정확하지만 팀의 고유한 지침, 의도된 접근 방식 또는 아키텍처 설계와 일치하지 않으며 프로젝트의 현재 코드와도 일치하지 않는 잠재적으로 생산적인 코드가 생성됩니다. 상태 또는 요구 사항이 일치하는 상황입니다. 이러한 정적 접근 방식은 생성된 코드와 프로젝트의 현재 상태 또는 요구 사항이 일치하지 않아 개발자가 추가로 조정해야 할 수 있습니다.

RAG로 LLM 최적화

AI는 LLM과만 상호 작용하여 사용자가 원하는 결과를 생성한다는 오해가 있습니다. 텍스트, 이미지, 코드 등 무엇을 생성하든 최고의 AI 보조자는 복잡한 지침을 사용하여 사용자가 요청한 것(예: 특정 작업을 수행하는 소프트웨어 기능)과 생성된 것(예: Java 기능)은 정확한 애플리케이션 매개변수를 갖춘 올바른 버전에 있으며 일관성을 유지합니다. 이는 일관성을 유지하고 프로세스 전반에 걸쳐 사용자를 지원합니다.

모든 LLM 과정을 통해 학생들은 프롬프트를 사용하여 추가 컨텍스트가 포함된 검색 결과를 제공하는 입증된 최고의 기술 중 하나에 액세스할 수 있습니다. RAG(Retrieval Augmented Generation)라고 불리는 이 접근 방식은 챗봇, AI 보조자 및 기업 사용 사례를 위한 성공적인 서비스의 핵심 구성 요소가 되었습니다.

기존 코드 베이스와 코딩 표준을 사용하는 이해가 부족한 AI 프로그래밍 어시스턴트는 길거리에서 훈련받은 소프트웨어 엔지니어와 같습니다. 도움이 되지만 애플리케이션에 맞게 수정이 필요할 수 있습니다. 프로그램의 코드를 작성합니다.

—Peter Guagenti, Tabnine

AI 코딩 보조 도구를 사용하여 생산 공식을 생성하면 LLM을 코드 생성의 기초로 사용할 수 있습니다. RAG를 사용하면 회사의 기존 코드 기반 및 엔지니어링 표준과 일치하는 더 높은 품질의 코드를 생성할 수 있습니다.

챗봇 세계에서 RAG는 구조화된 형식과 구조화되지 않은 형식 모두에서 사용 가능한 기존 데이터를 고려합니다. 전체 텍스트 또는 의미 체계 검색을 통해 충분한 컨텍스트만 검색하고 이를 LLM으로 전송된 프롬프트에 삽입합니다.

AI 코딩 도우미는 유사한(더 복잡하긴 하지만) 접근 방식을 사용하여 통합 개발 환경을 통해 기존 코드 베이스에서 컨텍스트를 검색할 수 있습니다. 고성능 AI 코딩 도우미는 프로젝트 작업 공간을 크롤링하여 현재 파일, 열린 파일, Git 기록, 로그, 프로젝트 메타데이터 및 연결된 Git 저장소 내의 기타 컨텍스트에 액세스할 수 있습니다.

RAG는 AI 코딩 도우미가 기존 API, 프레임워크, 코딩 패턴 등 프로젝트의 특정 측면을 고려하여 관련성이 높고 정확한 결과를 제공할 수 있도록 지원합니다. AI 도우미는 보편적인 솔루션을 제공하는 대신 현재 구현과 일치하는 데이터베이스 연결을 제안하거나 비공개 API를 원활하게 통합하는 코드 제안을 제공하는 등 프로젝트의 기존 관행에 맞게 지침을 맞춤화합니다. RAG를 활용하면 어시스턴트가 기존 테스트의 구조, 스타일 및 구문을 반영하는 테스트 기능을 생성하여 코드가 상황에 맞게 정확하고 프로젝트 요구 사항을 충족하는지 확인할 수도 있습니다.

이 접근 방식을 통해 개발자는 즉시 수용할 수 있는 탁월한 개인화를 가능하게 합니다.

Coding Assistant에서 RAG가 작동하는 방식

Coding Assistant에서 RAG를 구현하는 단계를 살펴보겠습니다.

첫 번째 단계는 인덱싱 및 저장입니다. 처음에 Coding Assistant가 설치되어 개발 환경에 통합되면 검색을 수행하고 컨텍스트를 추가할 수 있는 모든 관련 문서를 식별합니다. 그런 다음 각 문서를 청크로 분할하여 임베딩 모델로 보냅니다. 임베딩 모델은 의미론적 표현을 잃지 않고 각 블록을 벡터로 변환하는 역할을 합니다. 생성된 벡터는 향후 검색을 위해 벡터 데이터베이스에 저장됩니다. Coding Assistant는 주기적으로 작업 공간을 스캔하고 벡터 데이터베이스에 문서를 추가할 수 있습니다.

두 번째 단계는 인코딩입니다. 다음 단계(코딩)에서 개발자는 주석을 생성하거나 채팅 도우미를 사용하여 특정 기능을 생성할 수 있습니다. 도우미는 힌트를 사용하여 벡터 데이터베이스에 저장된 이전에 색인화된 컬렉션에 대해 유사성 검색을 수행합니다. 이 검색 결과는 검색되어 관련 컨텍스트로 프롬프트를 보강하는 데 사용됩니다. LLM이 향상 힌트와 컨텍스트를 수신하면 이미 컨텍스트에 있는 코드와 일치하는 코드 조각을 생성합니다.

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코딩 도우미에 RAG를 적용하면 LLM 생성 코드의 성능, 정확성 및 수용성을 향상시킬 수 있습니다. 이는 도구의 유용성을 크게 향상시키고 개발자가 AI 생성 코드를 다시 작성하거나 조정하는 데 소요되는 시간을 줄여줍니다. 프로젝트의 기존 코드 베이스에 직접 맞추면 코드 권장 사항의 정확성이 향상되고 개발자 생산성과 코드 품질이 크게 향상됩니다.

“기존 코드베이스와 코딩 표준에 대해 충분히 알지 못하는 AI 코딩 도우미를 사용하는 것은 거리에서 훈련받은 소프트웨어 엔지니어를 고용하는 것과 같습니다. 유용하고 선의이지만 애플리케이션에 맞게 수정이 필요한 창작물을 만들 가능성이 높습니다. 로컬 파일, 프로젝트 또는 회사의 코드 베이스, 비코드 정보의 관련 소스를 포함하여 적절한 수준의 컨텍스트에 레이어를 추가하면 회사에서 수년간의 경험을 가진 수석 엔지니어가 옆에 앉아 있는 것과 같습니다. 개발자들입니다."라고 Tabnine의 사장인 Peter Guagenti가 말했습니다. "숫자가 이를 증명합니다. 기존 코드를 컨텍스트로 사용할 수 있도록 허용한 Tabnine 사용자는 수정 없이 40% 더 많은 코드 제안을 수락합니다. Tabnine이 회사의 전체 저장소에 연결되면 이 수치는 더욱 높아집니다.

이것이 RAG의 방식입니다." 기존 코딩 도우미를 방해하는 확장성 및 적응성 제한을 해결합니다. 프로젝트가 성장하고 발전함에 따라 RAG가 장착된 도구는 지속적으로 학습하고 적응하여 코드 베이스에서 수집한 새로운 패턴과 정보를 기반으로 권장 사항을 최적화합니다. 이러한 발전 능력 덕분에 RAG는 역동적인 개발 환경에서 매우 강력한 도구가 되었습니다.

의미론적 기억을 갖춘 증강 RAG

SEM-RAG(의미론적 검색 증강 생성)는 RAG의 정확성과 상황화를 확장하도록 설계된 RAG 기술의 고급 반복입니다. 벡터 검색 대신 의미 메모리를 사용하여 인코딩 보조 기능을 향상시켜 검색 프로세스에 의미 이해를 통합합니다.

관련 코드 조각을 검색하기 위해 주로 벡터 공간 모델에 의존하는 기존 RAG와 달리 SEM-RAG는 보다 세분화된 의미 체계 인덱싱 접근 방식을 채택합니다. 이 접근 방식은 정적 분석을 활용하여 코드 베이스의 구조와 의미를 깊이 이해하고 코드 요소 간의 관계와 종속성을 식별합니다.

예를 들어 SEM-RAG는 Java 및 TypeScript와 같은 언어로 된 import 문을 분석하여 소스 코드에 직접 액세스하지 않고도 라이브러리에서 상황에 맞는 코드 요소를 추출할 수 있습니다. 이 기능을 통해 SEM-RAG는 가져온 라이브러리의 바이트코드를 이해하고 활용할 수 있으며 이러한 통찰력을 효과적으로 사용하여 언어 모델에 제공되는 컨텍스트를 풍부하게 할 수 있습니다.

기존 RAG는 코드 조각의 벡터화된 표현을 쿼리와 일치시켜 코드 제안의 관련성을 크게 향상시키지만 복잡한 소프트웨어 프로젝트의 의미적 뉘앙스를 완전히 파악하기에는 깊이가 부족한 경우가 있습니다. SEM-RAG는 코드 내 의미론적 관계에 중점을 두어 이러한 제한 사항을 해결함으로써 프로젝트의 코딩 방식과 더욱 정확하게 일치시킵니다. 예를 들어 SEM-RAG는 프로젝트 아키텍처에 정의된 관계와 종속성을 이해함으로써 상황에 따라 정확할 뿐만 아니라 구조적으로 일관된 권장 사항을 제공할 수 있습니다. 이는 기존 시스템과 완벽하게 통합되는 코드를 생성하여 성능을 향상시켜 버그나 불일치가 발생할 가능성을 줄입니다.

SEM-RAG의 접근 방식은 코드를 분리된 조각이 아닌 상호 연관된 요소로 처리하므로 기존 RAG보다 더 깊은 맥락화를 제공합니다. 이러한 깊은 이해는 코딩 작업, 특히 코드 베이스의 상호 의존성이 중요한 복잡한 영역에서 더 높은 수준의 자동화를 촉진합니다. 따라서 SEM-RAG는 기존 RAG의 모든 장점을 보유할 뿐만 아니라 코드의 더 깊은 의미와 구조를 이해하는 것이 중요한 환경에서 이를 능가합니다. 이로 인해 SEM-RAG는 아키텍처 무결성을 유지하는 것이 코드 정확성만큼 중요한 대규모 및 엔터프라이즈 수준 소프트웨어 개발을 위한 귀중한 도구가 됩니다.

인공 지능을 활용하여 코드 품질 및 개발자 생산성 향상

RAG 및 SEM-RAG와 같은 고급 기술을 통해 상황 인식을 통합하는 AI 코딩 도우미의 선택은 소프트웨어 개발 도구 발전의 혁신적인 단계를 나타냅니다. 이러한 도우미는 코드 베이스의 컨텍스트에 대한 깊은 이해를 내장함으로써 생성하는 코드의 정확성, 관련성 및 성능을 크게 향상시킵니다. 이러한 상황별 통합은 권장 사항이 구문적으로 정확할 뿐만 아니라 특정 코딩 표준, 아키텍처 프레임워크 및 프로젝트별 뉘앙스와 일치하도록 보장하여 AI 생성 코드와 인간 전문 지식 간의 격차를 효과적으로 메워줍니다.

RAG 지원 AI 도우미는 개발자 생산성을 크게 높이고 코드 품질을 향상시킵니다. 개발자는 이러한 향상된 AI 도우미를 활용하여 작업에 적합할 뿐만 아니라 더 큰 프로젝트 상황에도 완벽하게 맞는 코드를 생성하여 수정 필요성을 최소화하고 개발 주기를 가속화할 수 있습니다. 높은 정확도로 코딩의 더 많은 측면을 자동화함으로써 이러한 상황 인식 코딩 도우미는 소프트웨어 개발을 위한 새로운 표준을 설정하고 AI 도구가 개발자만큼 포괄적으로 프로젝트 환경의 복잡한 역학을 이해하고 적응하도록 유도합니다.