Assistant de codage d'IA augmenté par le contexte utilisant Rag et Sem-Rag

Augmentez la productivité, l'efficacité et la précision des développeurs en intégrant une génération améliorée par récupération et une mémoire sémantique dans les assistants de codage IA.

Traduit de Améliorer les assistants de codage de l'IA avec le contexte à l'aide de RAG et SEM-RAG, auteur Janakiram MSV.

Bien que les assistants de programmation d'IA de base soient naturellement utiles, ils ne parviennent souvent pas à fournir les suggestions de codage les plus pertinentes et les plus correctes en raison de leur dépendance à l'égard d'une compréhension globale du langage logiciel et des modèles d'écriture de logiciels les plus courants. Le code généré par ces assistants de codage est adapté à la résolution des problèmes qu’ils sont chargés de résoudre, mais n’est souvent pas conforme aux normes, conventions et styles de codage des équipes individuelles. Cela entraîne souvent que leurs recommandations doivent être modifiées ou affinées pour que le code soit accepté dans l'application.

Les assistants de codage IA fonctionnent généralement en s'appuyant sur les connaissances contenues dans un grand modèle de langage (LLM) spécifique et en appliquant des règles de codage universelles dans divers scénarios. En conséquence, les assistants IA typiques n'ont souvent pas la capacité de comprendre le contexte spécifique d'un projet, ce qui entraîne un code syntaxiquement correct mais potentiellement productif qui est incompatible avec les directives uniques de l'équipe, l'approche prévue ou la conception architecturale lorsqu'il est incompatible avec le projet. situation actuelle ou exigences correspondantes. Cette approche statique peut entraîner une inadéquation entre le code généré et l'état actuel ou les exigences du projet, nécessitant des ajustements supplémentaires de la part du développeur.

Optimiser LLM avec RAG

Il existe une idée fausse selon laquelle l'IA n'interagit qu'avec LLM pour générer les résultats recherchés par l'utilisateur. Que vous génériez du texte, des images ou du code, les meilleurs assistants IA utilisent un ensemble complexe de directives pour garantir que ce que l'utilisateur a demandé (comme une fonctionnalité logicielle qui accomplit une tâche spécifique) et ce qui est généré (comme un Fonction Java) sont dans la bonne version avec des paramètres d'application précis) reste cohérent. Cela maintient la cohérence et assiste les utilisateurs tout au long du processus.

Grâce à n'importe quel cours de LLM, les étudiants auront accès à l'une des techniques les plus éprouvées d'utilisation d'invites pour fournir des résultats de recherche avec un contexte supplémentaire. Cette approche, appelée RAG (Retrieval Augmented Generation), est devenue un élément clé des chatbots, des assistants IA et des services performants pour les cas d'utilisation en entreprise.

Utiliser une base de code existante et des normes de codage mal comprises, un assistant de programmation IA est comme un ingénieur logiciel qualifié venant de la rue : utile mais peut nécessiter des modifications pour s'adapter à votre application. Écrivez le code du programme.

—Peter Guagenti, Tabnine

En utilisant des outils auxiliaires de codage d'IA pour générer des formules de production, LLM peut être utilisé comme base pour la génération de code. L'utilisation de RAG leur permet de produire un code de meilleure qualité, conforme à la base de code et aux normes d'ingénierie existantes de l'entreprise.

Dans le monde des chatbots, RAG prend en compte les données existantes disponibles dans des formats structurés et non structurés. Grâce à une recherche en texte intégral ou sémantique, il recherche juste assez de contexte et l'injecte dans les invites envoyées au LLM.

Les assistants de codage IA peuvent utiliser une approche similaire (bien que plus complexe) pour récupérer le contexte d'une base de code existante via un environnement de développement intégré. L'assistant de codage IA hautes performances peut explorer l'espace de travail du projet pour accéder aux fichiers actuels, aux fichiers ouverts, à l'historique Git, aux journaux, aux métadonnées du projet et même à d'autres contextes dans les référentiels Git connectés.

RAG permet à l'assistant de codage IA de fournir des résultats très pertinents et précis en prenant en compte des aspects spécifiques du projet tels que les API, les frameworks et les modèles de codage existants. Plutôt que de fournir une solution universelle, l'assistant IA adapte ses conseils aux pratiques établies du projet, par exemple en suggérant des connexions à des bases de données cohérentes avec la mise en œuvre actuelle ou en fournissant des suggestions de code intégrant de manière transparente des API privées. En tirant parti de RAG, l'assistant peut même générer des fonctions de test qui reflètent la structure, le style et la syntaxe des tests existants, garantissant ainsi que le code est contextuellement précis et répond aux besoins du projet.

Cette approche permet une personnalisation sans précédent que les développeurs peuvent adopter immédiatement.

Comment RAG fonctionne dans Coding Assistant

Jetons un coup d'œil aux étapes impliquées dans la mise en œuvre de RAG sur Coding Assistant.

La première étape est l'indexation et le stockage. Initialement, lorsque Coding Assistant est installé et intégré dans un environnement de développement, il effectue une recherche et identifie tous les documents pertinents pouvant ajouter du contexte. Il divise ensuite chaque document en morceaux et les envoie au modèle d'intégration. Le modèle d'intégration est chargé de convertir chaque bloc en vecteur sans perdre sa représentation sémantique. Les vecteurs générés sont stockés dans une base de données de vecteurs pour une récupération ultérieure. Coding Assistant peut analyser périodiquement l'espace de travail et ajouter des documents à la base de données vectorielles.

La deuxième étape est l'encodage. Dans la phase suivante (codage), le développeur peut créer des annotations ou utiliser un assistant de chat pour générer des fonctions spécifiques. L'assistant utilise des astuces pour effectuer des recherches de similarité sur des collections précédemment indexées stockées dans la base de données vectorielles. Les résultats de cette recherche sont récupérés et utilisés pour compléter l'invite avec un contexte pertinent. Lorsque LLM reçoit une indication d'amélioration et un contexte, il génère des extraits de code qui s'alignent sur le code déjà dans le contexte.

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L'application de RAG à un assistant de codage peut améliorer les performances, la précision et l'acceptabilité du code généré par LLM. Cela améliore considérablement l'utilité de l'outil et réduit le temps passé par les développeurs à réécrire ou à adapter le code généré par l'IA. L'alignement direct sur la base de code existante d'un projet augmente la précision des recommandations de code et améliore considérablement la productivité des développeurs et la qualité du code.

« Utiliser un assistant de codage IA qui n'en sait pas assez sur votre base de code existante et vos normes de codage, c'est comme embaucher un ingénieur logiciel qualifié dans la rue : utile et bien intentionné, mais susceptible de créer des créations qui nécessitent des modifications pour s'adapter à votre Lorsque vous superposez le niveau de contexte approprié, y compris les fichiers locaux, la base de code du projet ou de l'entreprise et les sources pertinentes d'informations non codées, c'est comme si quelqu'un avec des années d'expérience dans votre entreprise était assis à côté. vos développeurs", a déclaré Peter Guagenti, président de Tabnine. "Les chiffres le prouvent. Les utilisateurs de Tabnine qui nous permettent d'utiliser leur code existant comme contexte acceptent 40 % de suggestions de code en plus sans modification. Ce nombre est encore plus élevé lorsque Tabnine est connecté à l'ensemble du référentiel d'une entreprise

C'est la manière de faire de RAG." résoudre les limitations d’évolutivité et d’adaptabilité qui entravent les assistants de codage traditionnels. À mesure qu'un projet grandit et évolue, les outils équipés de RAG apprennent et s'adaptent en permanence, optimisant leurs recommandations en fonction de nouveaux modèles et informations glanés à partir de la base de code. Cette capacité d'évolution fait de RAG un outil très puissant dans les environnements de développement dynamiques.

RAG augmenté avec mémoire sémantique

La génération augmentée de récupération sémantique (SEM-RAG) est une itération avancée de la technologie RAG conçue pour étendre la précision et la contextualisation de RAG. Il améliore l'assistant d'encodage en utilisant la mémoire sémantique au lieu de la recherche vectorielle, intégrant ainsi la compréhension sémantique dans le processus de récupération.

Contrairement au RAG traditionnel, qui s'appuie principalement sur des modèles d'espace vectoriel pour récupérer des extraits de code pertinents, SEM-RAG adopte une approche d'indexation sémantique plus granulaire. Cette approche exploite l'analyse statique pour acquérir une compréhension approfondie de la structure et de la sémantique d'une base de code, en identifiant les relations et les dépendances entre les éléments du code.

Par exemple, SEM-RAG peut analyser les instructions d'importation dans des langages comme Java et TypeScript, ce qui lui permet d'extraire des éléments de code contextuellement pertinents des bibliothèques même sans accès direct au code source. Cette fonctionnalité permet à SEM-RAG de comprendre et d'exploiter le bytecode de la bibliothèque importée, en utilisant efficacement ces informations pour enrichir le contexte fourni au modèle de langage.

Bien que le RAG traditionnel améliore considérablement la pertinence des suggestions de code en faisant correspondre les représentations vectorisées d'extraits de code aux requêtes, il manque parfois de profondeur pour saisir pleinement les nuances sémantiques des projets logiciels complexes. SEM-RAG répond à cette limitation en se concentrant sur les relations sémantiques dans le code, obtenant ainsi un alignement plus précis avec les pratiques de codage du projet. Par exemple, en comprenant les relations et les dépendances définies dans l'architecture d'un projet, SEM-RAG peut fournir des recommandations non seulement précises sur le plan contextuel, mais également cohérentes sur le plan architectural. Cela améliore les performances en produisant un code qui s'intègre parfaitement aux systèmes existants, réduisant ainsi le risque d'introduction de bogues ou d'incohérences.

L'approche de SEM-RAG traite le code comme des éléments interdépendants plutôt que comme des morceaux isolés, ce qui offre une contextualisation plus profonde que le RAG traditionnel. Cette compréhension approfondie facilite un degré plus élevé d'automatisation des tâches de codage, en particulier dans les domaines complexes où les interdépendances dans la base de code sont critiques. Par conséquent, SEM-RAG conserve non seulement tous les avantages du RAG traditionnel, mais le surpasse également dans les environnements où la compréhension de la sémantique et de la structure plus profondes du code est cruciale. Cela fait de SEM-RAG un outil précieux pour le développement de logiciels à grande échelle et au niveau de l'entreprise, où le maintien de l'intégrité architecturale est aussi important que l'exactitude du code.

Utiliser l'intelligence artificielle pour améliorer la qualité du code et la productivité des développeurs

Le choix d'assistants de codage IA qui intègrent la connaissance du contexte grâce à des technologies avancées telles que RAG et SEM-RAG marque une étape transformatrice dans l'évolution des outils de développement logiciel. En intégrant une compréhension approfondie du contexte de la base de code, ces assistants améliorent considérablement la précision, la pertinence et les performances du code qu'ils génèrent. Cette intégration contextuelle permet de garantir que les recommandations sont non seulement syntaxiquement correctes, mais qu'elles s'alignent également sur vos normes de codage spécifiques, vos cadres architecturaux et les nuances spécifiques au projet, comblant ainsi efficacement le fossé entre le code généré par l'IA et l'expertise humaine.

L'assistant IA compatible RAG augmente considérablement la productivité des développeurs et améliore la qualité du code. Les développeurs peuvent s'appuyer sur ces assistants d'IA améliorés pour générer du code non seulement adapté à la tâche, mais qui s'intègre également parfaitement dans le contexte plus large du projet, minimisant ainsi le besoin de révisions et accélérant les cycles de développement. En automatisant davantage d'aspects du codage avec un degré élevé de précision, ces assistants de codage contextuels établissent de nouvelles normes pour le développement de logiciels, poussant les outils d'IA à comprendre et à s'adapter à la dynamique complexe d'un environnement de projet de manière aussi complète que les développeurs eux-mêmes.

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