使用Rag和Sem-Rag提供上下文增強AI編碼助手

透過將檢索增強生成和語意記憶納入 AI 編碼助手，提升開發人員的生產力、效率和準確性。

譯自Enhancing AI Coding Assistants with Context Using RAG and SEM-RAG，作者 Janakiram MSV。

雖然基本 AI 程式設計助理自然有幫助，但由於依賴對軟體語言和編寫軟體最常見模式的整體理解，因此常常無法提供最相關和正確的程式碼建議。這些編碼助手產生的代碼適合解決他們負責解決的問題，但通常不符合各個團隊的編碼標準、慣例和風格。這通常會導致需要修改或完善其建議，以便將程式碼接受到應用程式中。

AI編碼助理通常透過依靠特定大型語言模型（LLM）中包含的知識，以及在各種場景中應用通用編碼規則來發揮作用。因此，典型的AI助理通常缺乏理解專案特定上下文的能力，從而導致在語法上正確，但在團隊的獨特指南、預期方法或架構設計不一致時可能會產生生產性程式碼與專案的當前狀態或要求不匹配的情況。這種靜態方法可能導致產生的程式碼和專案的當前狀態或要求不匹配，從而需要開發人員進一步調整。

使用 RAG 優化 LLM

有一個誤解，即AI只是與LLM互動以產生使用者正在尋找的結果。無論您是產生文字、圖像還是程式碼，最好的AI助理都會使用一組複雜的準則來確保使用者要求的內容（例如完成特定任務的軟體功能）和產生的內容（例如Java函數，在正確版本中具有準確的應用程式參數）保持一致。這樣可以保持一致性，並在整個過程中提供對使用者的幫助。

透過任何LLM課程，學生將獲得最佳的已驗證技術之一，即使用提示提供附加上下文的搜尋結果。這種方法稱為RAG（檢索增強生成功能），已成為聊天機器人、AI助理和成功服務的關鍵組成部分，適用於企業使用案例。

使用現有程式碼庫和編碼標準了解不足的 AI 程式設計助理就像從街上集訓練有素的軟體工程師：樂於助人但可能需要修改以適應您的應用程式。編寫程式的程式碼。

— Peter Guagenti，Tabnine

利用AI編碼輔助工具可以產生生產式，LLM可以作為程式碼產生的基礎。透過使用RAG使它們能夠產生更高品質且符合公司現有程式碼庫和工程標準的代 碼。

在聊天機器人的領域中，RAG 考慮了以結構化和非結構化格式提供的現有資料。透過全文或語義搜索，它僅搜索足夠的上下文，並將其註入發送到 LLM 的提示中。

AI 編碼助理可以使用類似（儘管更複雜）的方法，透過整合開發環境從現有程式碼庫中檢索上下文。高效能 AI 編碼助理可以抓取專案工作區以存取當前檔案、開啟檔案、Git 歷史記錄、日誌、專案元資料甚至連接的 Git 儲存庫中的其他上下文。

RAG 賦能AI 編碼助理提供高度相關和精確的結果，方法是考慮專案的特定方面，例如現有的 API、框架和編碼模式。 AI 助理不會提供通用解決方案，而是根據專案的既定實踐調整其指導，例如建議與目前實現一致的資料庫連接，或提供無縫整合私有 API 的程式碼建議。透過利用 RAG，助手甚至可以產生反映現有測試的結構、樣式和語法的測試函數，確保程式碼在上下文上準確且符合專案的需要。

這種方法可以帶來無與倫比的個人化，開發人員可以立即接受。

RAG 在編碼助手中的工作原理

讓我們來看看在編碼助手上實現 RAG 所涉及的步驟。

第一階段是索引和儲存。最初，當編碼助理安裝並整合到開發環境中時，它會執行搜尋並識別所有可以新增上下文的相關文件。然後，它將每個文件拆分為區塊，並將它們發送到嵌入模型。嵌入模型負責將每個區塊轉換為向量，而不會失去其語義表示。產生的向量儲存在向量資料庫中以供將來檢索。編碼助理可能會定期掃描工作區並將文件新增至向量資料庫。

第二阶段是编码。在下一阶段（编码）中，开发人员可能会创建注释或使用聊天助手生成特定函数。助手使用提示对存储在向量数据库中的先前索引集合执行相似性搜索。检索此搜索的结果并用于使用相关上下文扩充提示。当 LLM 收到增强提示和上下文时，它会生成与上下文中已有的代码对齐的代码片段。

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将 RAG 应用于编码助手可以提高 LLM 生成的代码的性能、准确性和可接受性。它显著增强了该工具的实用性，并减少了开发人员重写或调整 AI 生成的代码所花费的时间。与项目的现有代码库直接对齐，可以提高代码建议的准确性，并极大地提高开发人员的生产力和代码质量。

“使用一个对你的现有代码库和编码标准不够了解的 AI 编码助手就像在街上雇用一个训练有素的软件工程师：乐于助人且用心良苦，但可能会创建需要修改才能适合你的应用程序的代码。当你分层加入适当级别的上下文（包括本地文件、项目或公司的代码库以及相关的非代码信息来源）时，就像让一位在你的公司拥有多年经验的高级工程师与你的开发人员坐在一起，”Tabnine总裁Peter Guagenti说。“数字证明了这一点。允许我们使用其现有代码作为上下文的 Tabnine 用户接受了多 40% 的代码建议，而无需修改。当 Tabnine 连接到公司的整个存储库时，这个数字会更高。”

这是 RAG 解决阻碍传统编码助手的可扩展性和适应性限制的一种方式。随着项目的增长和演变，配备 RAG 的工具会不断学习和适应，根据从代码库中收集到的新模式和信息优化其建议。这种演变能力使 RAG 成为动态开发环境中非常强大的工具。

使用语义记忆增强 RAG

语义检索增强生成 (SEM-RAG) 是 RAG 技术的高级迭代，旨在扩展 RAG 的准确性和语境化。它通过使用语义记忆而不是向量搜索来增强编码助手，从而将语义理解集成到检索过程中。

与主要依赖向量空间模型来检索相关代码片段的传统 RAG 不同，SEM-RAG 采用了一种更细致的语义索引方法。此方法利用静态分析来深入理解代码库的结构和语义，识别代码元素中的关系和依赖性。

例如，SEM-RAG 可以分析 Java 和 TypeScript 等语言中的导入语句，使其能够从库中提取上下文相关的代码元素，即使无法直接访问源代码。此功能允许 SEM-RAG 理解和利用导入库的字节码，有效地使用这些见解来丰富提供给语言模型的上下文。

虽然传统的 RAG 通过将代码片段的向量化表示与查询进行匹配，极大地提高了代码建议的相关性，但它有时缺乏完全掌握复杂软件项目语义细微差别的深度。SEM-RAG 通过关注代码中的语义关系来解决此限制，从而与项目的编码实践实现更精确的对齐。例如，通过理解项目架构中定义的关系和依赖性，SEM-RAG 可以提供不仅在上下文上准确，而且在架构上也一致的建议。这通过生成与现有系统无缝集成的代码来增强性能，从而降低引入错误或不一致的可能性。

SEM-RAG 的方法是将代码视为相互关联的元素，而不是孤立的片段，这比传统的 RAG 提供了更深入的语境化。这种理解深度促进了编码任务中更高程度的自动化，尤其是在代码库中相互依赖性至关重要的复杂领域。因此，SEM-RAG 不仅保留了传统 RAG 的所有优点，而且在理解代码的更深层次语义和结构方面至关重要的环境中超越了它。这使得 SEM-RAG 成为大规模和企业级软件开发的宝贵工具，其中维护架构完整性与代码正确性一样重要。

利用人工智慧增強程式碼品質和開發人員生產力

選擇透過 RAG 和 SEM-RAG 等高級技術融入上下文感知的人工智慧編碼助手，標誌著軟體開發工具演變中的變革性一步。透過嵌入對程式碼庫上下文的深入理解，這些助手顯著提高了他們生成的程式碼的準確性、相關性和效能。這種上下文整合有助於確保建議不僅在語法上正確，而且還符合您的特定編碼標準、架構框架和特定於專案的細微差別，從而有效縮小了人工智慧生成程式碼與人類專業知識之間的差距。

支援 RAG 的人工智慧助理顯著提高了開發人員的生產力並提高了程式碼品質。開發人員可以依靠這些增強的 AI 助理來產生不僅適合任務的程式碼，而且無縫融入更大的專案上下文中，從而最大程度地減少修訂的需要並加速開發週期。透過以高度精確度自動化編碼的更多方面，這些具有上下文感知的編碼助理正在為軟體開發設定新標準，推動人工智慧工具像開發人員自己一樣全面地理解和適應專案環境的複雜動態。