Rag と Sem-Rag を使用したコンテキスト拡張 AI コーディング アシスタント

検索強化生成とセマンティック メモリを AI コーディング アシスタントに組み込むことで、開発者の生産性、効率、精度を向上させます。

著者 Janakiram MSV の Enhancing AIcoding Assistants with Context using RAG and SEM-RAG から翻訳。

基本的な AI プログラミング アシスタントは当然役に立ちますが、ソフトウェア言語とソフトウェア作成の最も一般的なパターンの全体的な理解に依存しているため、最も適切で正しいコーディング提案を提供できないことがよくあります。これらのコーディング アシスタントによって生成されたコードは、彼らが解決する責任を負っている問題の解決には適していますが、多くの場合、個々のチームのコーディング標準、規約、スタイルには準拠していません。そのため、コードをアプリケーションに受け入れるために、推奨事項を変更または改良する必要が生じることがよくあります。

AI コーディング アシスタントは通常、特定の大規模言語モデル (LLM) に含まれる知識に依存し、さまざまなシナリオで普遍的なコーディング ルールを適用することによって機能します。その結果、一般的な AI アシスタントは、プロジェクトの特定のコンテキストを理解する能力に欠けていることが多く、その結果、構文的には正しいものの、チーム独自のガイドライン、意図したアプローチ、アーキテクチャ設計と矛盾し、プロジェクトの現在の状況と矛盾する、潜在的に生産的なコードが生成されてしまいます。ステータスまたは要件の一致。この静的なアプローチでは、生成されたコードとプロジェクトの現在のステータスまたは要件の間に不一致が生じる可能性があり、開発者によるさらなる調整が必要になります。

RAG を使用した LLM の最適化

AI はユーザーが探している結果を生成するために LLM とのみ対話するという誤解があります。テキスト、画像、コードのいずれを生成している場合でも、最高の AI アシスタントは複雑なガイドライン セットを使用して、ユーザーが要求したもの (特定のタスクを実行するソフトウェア機能など) と生成されるもの (たとえば、 Java 関数）は、正確なアプリケーション パラメータを備えた正しいバージョンにあり、一貫性が維持されます。これにより一貫性が維持され、プロセス全体を通じてユーザーを支援します。

どの LLM コースでも、学生はプロンプトを使用して検索結果に追加のコンテキストを提供する、最も実証済みのテクニックの 1 つにアクセスできるようになります。 RAG (Retrieval Augmented Generation) と呼ばれるこのアプローチは、チャットボット、AI アシスタント、およびエンタープライズ ユースケースで成功を収めているサービスの重要なコンポーネントとなっています。

十分に理解されていない既存のコードベースとコーディング標準を使用する AI プログラミング アシスタントは、訓練を受けた現場のソフトウェア エンジニアのようなものです。役に立ちますが、アプリケーションに合わせて修正が必要な場合があります。プログラムのコードを書きます。

—Peter Guagenti、Tabnine

AI コーディング補助ツールを使用して生産式を生成すると、LLM をコード生成のベースとして使用できます。 RAG を使用すると、会社の既存のコード ベースおよびエンジニアリング標準と一致する高品質のコードを生成できます。

チャットボットの世界では、RAG は構造化形式と非構造化形式の両方で利用可能な既存のデータを考慮します。全文検索またはセマンティック検索を通じて、十分なコンテキストを検索し、LLM に送信されるプロンプトに挿入します。

AI コーディング アシスタントは、同様の (より複雑ではあるが) アプローチを使用して、統合開発環境を介して既存のコード ベースからコンテキストを取得できます。高性能 AI コーディング アシスタントは、プロジェクト ワークスペースをクロールして、現在のファイル、開いているファイル、Git 履歴、ログ、プロジェクト メタデータ、さらには接続された Git リポジトリ内のその他のコンテキストにアクセスできます。

RAG は、既存の API、フレームワーク、コーディング パターンなどのプロジェクトの特定の側面を考慮に入れることで、AI コーディング アシスタントが関連性の高い正確な結果を提供できるようにします。 AI アシスタントは、普遍的なソリューションを提供するのではなく、現在の実装と一致するデータベース接続を提案したり、プライベート API をシームレスに統合するコードの提案を提供したりするなど、プロジェクトの確立された慣行に合わせてガイダンスを調整します。 RAG を活用することで、アシスタントは既存のテストの構造、スタイル、構文を反映するテスト関数を生成することもでき、コードが文脈的に正確でプロジェクトのニーズを満たしていることを保証します。

このアプローチにより、開発者がすぐに導入できる比類のないパーソナライゼーションが可能になります。

Coding Assistant での RAG の仕組み

Coding Assistant で RAG を実装する手順を見てみましょう。

最初の段階はインデックス作成と保存です。最初に、Coding Assistant がインストールされて開発環境に統合されると、検索が実行され、コンテキストを追加できるすべての関連ドキュメントが特定されます。次に、各ドキュメントをチャンクに分割し、埋め込みモデルに送信します。埋め込みモデルは、セマンティック表現を失わずに各ブロックをベクトルに変換する役割を果たします。生成されたベクトルは、将来の検索のためにベクトル データベースに保存されます。コーディング アシスタントはワークスペースを定期的にスキャンし、ベクトル データベースにドキュメントを追加します。

第 2 段階はエンコードです。次のフェーズ (コーディング) では、開発者は注釈を作成したり、チャット アシスタントを使用して特定の関数を生成したりする場合があります。アシスタントはヒントを使用して、ベクトル データベースに格納されている以前にインデックス付けされたコレクションに対して類似性検索を実行します。この検索の結果が取得され、関連するコンテキストでプロンプトを拡張するために使用されます。 LLM が拡張ヒントとコンテキストを受け取ると、コンテキスト内にすでに存在するコードと一致するコード スニペットを生成します。

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RAG をコーディング アシスタントに適用すると、LLM で生成されたコードのパフォーマンス、精度、および受け入れ可能性を向上させることができます。これにより、ツールの実用性が大幅に向上し、開発者が AI 生成コードの書き換えや適応に費やす時間が短縮されます。プロジェクトの既存のコード ベースと直接調整することで、コード推奨の精度が向上し、開発者の生産性とコードの品質が大幅に向上します。

「既存のコード ベースやコーディング標準について十分に理解していない AI コーディング アシスタントを使用することは、訓練を受けたソフトウェア エンジニアを路上で雇うようなものです。有益で善意ではありますが、ユーザーのニーズに合わせて修正が必要な作品を作成する可能性があります。ローカル ファイル、プロジェクトまたは会社のコード ベース、コード以外の関連情報ソースなど、適切なレベルのコンテキストを重ね合わせると、社内で長年の経験を持つ上級エンジニアが隣に座っているようなものになります。開発者たちよ」と Tabnine の社長である Peter Guagenti 氏は述べています。 「数字がそれを証明しています。既存のコードをコンテキストとして使用することを許可している Tabnine ユーザーは、変更せずに 40% 多くのコード提案を受け入れます。Tabnine が企業のリポジトリ全体に接続されている場合、この数字はさらに高くなります

これが RAG の方法です。」従来のコーディングアシスタントの妨げとなるスケーラビリティと適応性の制限を解決します。プロジェクトが成長して進化するにつれて、RAG を備えたツールは継続的に学習して適応し、コード ベースから収集した新しいパターンと情報に基づいて推奨事項を最適化します。この進化能力により、RAG は動的な開発環境において非常に強力なツールになります。

セマンティック メモリを備えた拡張 RAG

セマンティック検索拡張生成 (SEM-RAG) は、RAG の精度とコンテキスト化を拡張するように設計された RAG テクノロジーの高度な反復です。ベクトル検索の代わりに意味論的なメモリを使用することでエンコード アシスタントを強化し、それによって意味論的な理解を検索プロセスに統合します。

主にベクトル空間モデルに依存して関連するコード スニペットを取得する従来の RAG とは異なり、SEM-RAG はより詳細なセマンティック インデックス アプローチを採用しています。このアプローチでは、静的分析を利用してコード ベースの構造とセマンティクスを深く理解し、コード要素間の関係と依存関係を特定します。

たとえば、SEM-RAG は Java や TypeScript などの言語のインポート ステートメントを分析でき、ソース コードに直接アクセスしなくても、コンテキストに関連するコード要素をライブラリから抽出できます。この機能により、SEM-RAG はインポートされたライブラリのバイトコードを理解して活用できるようになり、これらの洞察を効果的に使用して言語モデルに提供されるコンテキストを強化できます。

従来の RAG は、コード スニペットのベクトル化された表現をクエリに照合することで、コード提案の関連性を大幅に向上させますが、複雑なソフトウェア プロジェクトの意味論的なニュアンスを完全に把握するための深さが欠けている場合があります。 SEM-RAG は、コード内のセマンティックな関係に焦点を当てることでこの制限に対処し、それによってプロジェクトのコーディング手法とのより正確な調整を実現します。たとえば、SEM-RAG は、プロジェクトのアーキテクチャで定義された関係と依存関係を理解することで、文脈的に正確なだけでなく、アーキテクチャ的にも一貫した推奨事項を提供できます。これにより、既存のシステムとシームレスに統合されるコードが生成され、バグや不整合が発生する可能性が低減され、パフォーマンスが向上します。

SEM-RAG のアプローチは、コードを独立した部分ではなく相互に関連する要素として扱い、従来の RAG よりも深いコンテキスト化を提供します。この深い理解により、特にコード ベースの相互依存性が重要となる複雑な領域でのコーディング タスクの高度な自動化が促進されます。したがって、SEM-RAG は、従来の RAG の利点をすべて保持するだけでなく、コードのより深いセマンティクスと構造を理解することが重要な環境ではそれを上回ります。このため、SEM-RAG は、アーキテクチャの整合性の維持がコードの正確さと同じくらい重要である大規模なエンタープライズ レベルのソフトウェア開発にとって貴重なツールになります。

人工知能を活用してコード品質と開発者の生産性を向上

RAG や SEM-RAG などの高度なテクノロジーによるコンテキスト認識を組み込んだ AI コーディング アシスタントの選択は、ソフトウェア開発ツールの進化における変革の一歩を示します。これらのアシスタントは、コード ベースのコンテキストを深く理解することを組み込むことで、生成するコードの精度、関連性、パフォーマンスを大幅に向上させます。このコンテキストに応じた統合により、推奨事項が構文的に正しいだけでなく、特定のコーディング標準、アーキテクチャ フレームワーク、プロジェクト固有のニュアンスと整合することが保証され、AI が生成したコードと人間の専門知識との間のギャップを効果的に埋めることができます。

RAG 対応 AI アシスタントにより、開発者の生産性が大幅に向上し、コードの品質が向上します。開発者は、これらの強化された AI アシスタントを利用して、タスクに適切なだけでなく、より大きなプロジェクトのコンテキストにシームレスに適合するコードを生成することができるため、修正の必要性が最小限に抑えられ、開発サイクルが加速されます。これらのコンテキスト認識コーディング アシスタントは、コーディングのより多くの側面を高精度で自動化することで、ソフトウェア開発の新しい基準を設定し、AI ツールが開発者自身と同じくらい包括的にプロジェクト環境の複雑なダイナミクスを理解し、適応できるように促します。

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