Pembantu pengekodan AI yang ditambah konteks menggunakan Rag dan Sem-Rag

Tingkatkan produktiviti, kecekapan dan ketepatan pembangun dengan menggabungkan penjanaan dipertingkatkan semula dan memori semantik ke dalam pembantu pengekodan AI.

Diterjemah daripada Mempertingkatkan Pembantu Pengekodan AI dengan Konteks Menggunakan RAG dan SEM-RAG, pengarang Janakiram MSV.

Walaupun pembantu pengaturcaraan AI asas sememangnya membantu, mereka sering gagal memberikan cadangan pengekodan yang paling relevan dan betul kerana pergantungan mereka pada pemahaman keseluruhan bahasa perisian dan corak perisian penulisan yang paling biasa. Kod yang dijana oleh pembantu pengekodan ini sesuai untuk menyelesaikan masalah yang mereka bertanggungjawab untuk menyelesaikannya, tetapi selalunya tidak mematuhi piawaian pengekodan, konvensyen dan gaya pasukan individu. Ini selalunya menyebabkan pengesyoran mereka perlu diubah suai atau diperhalusi agar kod tersebut diterima ke dalam aplikasi.

Pembantu pengekodan AI biasanya bekerja dengan bergantung pada pengetahuan yang terkandung dalam model bahasa besar (LLM) tertentu dan menggunakan peraturan pengekodan universal dalam pelbagai senario. Akibatnya, pembantu AI biasa sering kekurangan keupayaan untuk memahami konteks khusus projek, mengakibatkan kod sintaksis yang betul tetapi berpotensi produktif yang tidak konsisten dengan garis panduan unik pasukan, pendekatan yang dimaksudkan atau reka bentuk seni bina dan tidak konsisten dengan semasa projek. status atau keperluan yang sepadan. Pendekatan statik ini boleh mengakibatkan ketidakpadanan antara kod yang dijana dan status semasa atau keperluan projek, yang memerlukan pelarasan lanjut oleh pembangun.

Mengoptimumkan LLM dengan RAG

Terdapat salah tanggapan bahawa AI hanya berinteraksi dengan LLM untuk menjana hasil yang dicari oleh pengguna. Sama ada anda menjana teks, imej atau kod, pembantu AI terbaik menggunakan set garis panduan yang kompleks untuk memastikan bahawa perkara yang diminta oleh pengguna (seperti ciri perisian yang melaksanakan tugas tertentu) dan perkara yang dijana (seperti Fungsi Java) berada dalam versi yang betul dengan parameter aplikasi yang tepat) kekal konsisten. Ini mengekalkan konsistensi dan membantu pengguna sepanjang proses.

Dengan mana-mana kursus LLM, pelajar akan mendapat akses kepada salah satu teknik terbaik yang terbukti menggunakan gesaan untuk memberikan hasil carian dengan konteks tambahan. Pendekatan ini, yang dipanggil RAG (Retrieval Augmented Generation), telah menjadi komponen utama chatbots, pembantu AI dan perkhidmatan yang berjaya untuk kes penggunaan perusahaan.

Menggunakan asas kod sedia ada dan piawaian pengekodan yang kurang difahami pembantu pengaturcaraan AI adalah seperti jurutera perisian terlatih dari jalanan: membantu tetapi mungkin memerlukan pengubahsuaian agar sesuai dengan aplikasi anda. Tulis kod untuk program.

—Peter Guagenti, Tabnine

Menggunakan alat bantu pengekodan AI untuk menjana formula pengeluaran, LLM boleh digunakan sebagai asas untuk penjanaan kod. Menggunakan RAG membolehkan mereka menghasilkan kod berkualiti tinggi yang konsisten dengan asas kod dan piawaian kejuruteraan sedia ada syarikat.

Dalam dunia chatbots, RAG mengambil kira data sedia ada yang tersedia dalam kedua-dua format berstruktur dan tidak berstruktur. Melalui carian teks atau semantik penuh, ia mencari konteks yang mencukupi dan menyuntiknya ke dalam gesaan yang dihantar ke LLM.

Pembantu pengekodan AI boleh menggunakan pendekatan yang serupa (walaupun lebih kompleks) untuk mendapatkan semula konteks daripada pangkalan kod sedia ada melalui persekitaran pembangunan bersepadu. Pembantu pengekodan AI berprestasi tinggi boleh merangkak ruang kerja projek untuk mengakses fail semasa, membuka fail, sejarah Git, log, metadata projek dan juga konteks lain dalam repositori Git yang disambungkan.

RAG memperkasakan pembantu pengekodan AI untuk memberikan hasil yang sangat relevan dan tepat dengan mengambil kira aspek khusus projek seperti API sedia ada, rangka kerja dan corak pengekodan. Daripada menyediakan penyelesaian universal, pembantu AI menyesuaikan panduannya kepada amalan projek yang telah ditetapkan, seperti mencadangkan sambungan pangkalan data yang konsisten dengan pelaksanaan semasa, atau menyediakan cadangan kod yang menyepadukan API peribadi dengan lancar. Dengan memanfaatkan RAG, pembantu juga boleh menjana fungsi ujian yang mencerminkan struktur, gaya dan sintaks ujian sedia ada, memastikan kod itu tepat dari segi konteks dan memenuhi keperluan projek.

Pendekatan ini membolehkan pemperibadian yang tiada tandingan yang boleh diterima oleh pembangun dengan segera.

Cara RAG berfungsi dalam Pembantu Pengekodan

Mari kita lihat langkah-langkah yang terlibat dalam melaksanakan RAG pada Pembantu Pengekodan.

Peringkat pertama ialah pengindeksan dan penyimpanan. Pada mulanya, apabila Pembantu Pengekodan dipasang dan disepadukan ke dalam persekitaran pembangunan, ia melakukan carian dan mengenal pasti semua dokumen berkaitan yang boleh menambah konteks. Ia kemudiannya membahagikan setiap dokumen kepada ketulan dan menghantarnya ke model pembenaman. Model pembenaman bertanggungjawab untuk menukar setiap blok menjadi vektor tanpa kehilangan perwakilan semantiknya. Vektor yang dihasilkan disimpan dalam pangkalan data vektor untuk mendapatkan semula masa hadapan. Pembantu Pengekodan boleh mengimbas ruang kerja secara berkala dan menambah dokumen ke pangkalan data vektor.

Peringkat kedua ialah pengekodan. Dalam fasa seterusnya (pengekodan), pembangun mungkin membuat anotasi atau menggunakan pembantu sembang untuk menjana fungsi tertentu. Pembantu menggunakan pembayang untuk melakukan carian persamaan terhadap koleksi yang diindeks sebelumnya yang disimpan dalam pangkalan data vektor. Hasil carian ini diambil dan digunakan untuk menambah gesaan dengan konteks yang berkaitan. Apabila LLM menerima pembayang dan konteks peningkatan, ia menjana coretan kod yang sejajar dengan kod yang sudah ada dalam konteks.

Gambar

Menggunakan RAG pada pembantu pengekodan boleh meningkatkan prestasi, ketepatan dan kebolehterimaan kod yang dijana LLM. Ia meningkatkan utiliti alat dengan ketara dan mengurangkan masa yang diluangkan oleh pembangun untuk menulis semula atau menyesuaikan kod yang dijana AI. Menjajarkan secara langsung dengan asas kod sedia ada projek meningkatkan ketepatan pengesyoran kod dan meningkatkan produktiviti pembangun dan kualiti kod.

“Menggunakan pembantu pengekodan AI yang tidak cukup mengetahui tentang asas kod dan piawaian pengekodan anda yang sedia ada adalah seperti mengupah jurutera perisian terlatih di luar jalan: membantu dan berniat baik, tetapi mungkin mencipta ciptaan yang memerlukan pengubahsuaian agar sesuai kod aplikasi Apabila anda melapis dalam tahap konteks yang sesuai, termasuk fail tempatan, projek atau pangkalan kod syarikat, dan sumber maklumat bukan kod yang berkaitan, ia seperti mempunyai seseorang yang berpengalaman bertahun-tahun dalam syarikat anda pemaju anda," kata Peter Guagenti, Presiden Tabnine. "Angka-angka itu membuktikannya. Pengguna Tabnine yang membenarkan kami menggunakan kod sedia ada mereka sebagai konteks menerima 40% lebih cadangan kod tanpa pengubahsuaian. Angka ini menjadi lebih tinggi apabila Tabnine disambungkan ke seluruh repositori syarikat

Ini adalah cara RAG menyelesaikan had kebolehskalaan dan kebolehsuaian yang menghalang pembantu pengekodan tradisional. Apabila projek berkembang dan berkembang, alatan yang dilengkapi RAG terus belajar dan menyesuaikan diri, mengoptimumkan syor mereka berdasarkan corak dan maklumat baharu yang diperoleh daripada asas kod. Keupayaan untuk berkembang ini menjadikan RAG sebagai alat yang sangat berkuasa dalam persekitaran pembangunan dinamik.

Augmented RAG with Semantic Memory

Semantic Retrieval-Augmented Generation (SEM-RAG) ialah lelaran lanjutan teknologi RAG yang direka untuk memanjangkan ketepatan dan kontekstualisasi RAG. Ia meningkatkan pembantu pengekodan dengan menggunakan memori semantik dan bukannya carian vektor, dengan itu menyepadukan pemahaman semantik ke dalam proses mendapatkan semula.

Tidak seperti RAG tradisional, yang bergantung terutamanya pada model ruang vektor untuk mendapatkan coretan kod yang berkaitan, SEM-RAG menggunakan pendekatan pengindeksan semantik yang lebih berbutir. Pendekatan ini memanfaatkan analisis statik untuk mendapatkan pemahaman yang mendalam tentang struktur dan semantik asas kod, mengenal pasti perhubungan dan kebergantungan antara elemen kod.

Sebagai contoh, SEM-RAG boleh menganalisis pernyataan import dalam bahasa seperti Java dan TypeScript, membolehkannya mengekstrak elemen kod yang berkaitan secara kontekstual daripada perpustakaan walaupun tanpa akses terus kepada kod sumber. Ciri ini membolehkan SEM-RAG memahami dan mengeksploitasi kod bait perpustakaan yang diimport, dengan berkesan menggunakan cerapan ini untuk memperkayakan konteks yang disediakan kepada model bahasa.

Walaupun RAG tradisional mempertingkatkan perkaitan cadangan kod dengan memadankan representasi vektor coretan kod dengan pertanyaan, kadangkala ia tidak mempunyai kedalaman untuk memahami sepenuhnya nuansa semantik projek perisian yang kompleks. SEM-RAG menangani had ini dengan memfokuskan pada hubungan semantik dalam kod, dengan itu mencapai penjajaran yang lebih tepat dengan amalan pengekodan projek. Contohnya, dengan memahami perhubungan dan kebergantungan yang ditakrifkan dalam seni bina projek, SEM-RAG boleh memberikan pengesyoran yang bukan sahaja tepat dari segi konteks, tetapi juga konsisten dari segi seni bina. Ini meningkatkan prestasi dengan menghasilkan kod yang menyepadukan dengan lancar dengan sistem sedia ada, mengurangkan kemungkinan memperkenalkan pepijat atau ketidakkonsistenan.

Pendekatan SEM-RAG menganggap kod sebagai elemen yang saling berkaitan dan bukannya kepingan terpencil, yang memberikan kontekstualisasi yang lebih mendalam daripada RAG tradisional. Pemahaman yang mendalam ini memudahkan tahap automasi yang lebih tinggi dalam tugas pengekodan, terutamanya dalam kawasan kompleks yang saling bergantung dalam asas kod adalah kritikal. Oleh itu, SEM-RAG bukan sahaja mengekalkan semua kelebihan RAG tradisional, tetapi juga mengatasinya dalam persekitaran yang memahami semantik dan struktur kod yang lebih mendalam adalah penting. Ini menjadikan SEM-RAG sebagai alat yang berharga untuk pembangunan perisian berskala besar dan peringkat perusahaan, di mana mengekalkan integriti seni bina adalah sama pentingnya dengan ketepatan kod.

Menggunakan Kepintaran Buatan untuk Meningkatkan Kualiti Kod dan Produktiviti Pembangun

Pilihan pembantu pengekodan AI yang menggabungkan kesedaran konteks melalui teknologi canggih seperti RAG dan SEM-RAG menandakan satu langkah transformatif dalam evolusi alat pembangunan perisian. Dengan membenamkan pemahaman mendalam tentang konteks asas kod, pembantu ini meningkatkan ketepatan, perkaitan dan prestasi kod yang mereka hasilkan dengan ketara. Penyepaduan kontekstual ini membantu memastikan bahawa pengesyoran bukan sahaja betul dari segi sintaksis, tetapi juga sejajar dengan piawaian pengekodan khusus anda, rangka kerja seni bina dan nuansa khusus projek, secara berkesan merapatkan jurang antara kod yang dihasilkan oleh AI dan kepakaran manusia.

Pembantu AI yang didayakan RAG meningkatkan produktiviti pembangun dan meningkatkan kualiti kod dengan ketara. Pembangun boleh bergantung pada pembantu AI yang dipertingkatkan ini untuk menjana kod yang bukan sahaja sesuai untuk tugasan, tetapi juga sesuai dengan lancar ke dalam konteks projek yang lebih besar, meminimumkan keperluan untuk semakan dan mempercepatkan kitaran pembangunan. Dengan mengautomasikan lebih banyak aspek pengekodan dengan tahap ketepatan yang tinggi, pembantu pengekodan yang memahami konteks ini menetapkan piawaian baharu untuk pembangunan perisian, mendorong alat AI untuk memahami dan menyesuaikan diri dengan dinamik kompleks persekitaran projek secara menyeluruh seperti pembangun itu sendiri.