Eine RAG-Methode für die Quelltextanalyse, die auf LLMs mit langem Kontext zugeschnitten ist

Kernkonzepte

Eine Methode, die Rückgriff-Unterstützte Generierung (Retrieval-Augmented Generation, RAG) nutzt, um Anfragen zum Quelltext von Softwareprodukten zu beantworten, indem sie den Aufrufbaum und den Quelltext der aufgerufenen Funktionen aus einer Ausführungsspur extrahiert und als Eingabe für das LLM verwendet.

Zusammenfassung

Die vorgeschlagene Methode zielt darauf ab, das "Nadel im Heuhaufen"-Problem zu mildern und zu lösen, indem sie genaue Antworten erhält, ohne den gesamten Quelltext zu berücksichtigen. Dazu führt sie das Produkt aus, um eine Ausführungsspur (Log der aufgerufenen Funktionen) zu erhalten, extrahiert den Aufrufbaum und den Quelltext der aufgerufenen Funktionen aus der Ausführungsspur und gibt sie als Dokumente für RAG an das LLM weiter.

Die Experimente zeigen, dass das Einbeziehen des Aufrufbaums und des Quelltexts in die Eingabeaufforderung (den Prompt) die Qualität der Antworten verbessert. Insbesondere scheint es wichtig zu sein, die Reihenfolge, in der die Funktionen aufgerufen werden, in den Prompt aufzunehmen. Andererseits gab es Fälle, in denen die Antwortqualität aufgrund der Größe des Prompts abnahm, je nach verwendetem LLM.

Zu den zukünftigen Aufgaben gehören die Automatisierung der Prompt-Generierung, um den manuellen Aufwand des Benutzers zu reduzieren, sowie die Entwicklung effektiverer Methoden zur Bewältigung der Kontextlängenbegrenzung von LLMs.

Statistiken

Die Gesamtzeilenzahl des Zielprodukts beträgt etwa 220.000 Zeilen.
Der längste Prompt (volle Variante von Prompt 3) umfasst 87.950 Token (etwa 70% der Kontextlängenbegrenzung von ChatGPT-4).
Der längste Prompt (volle Variante von Prompt 3) umfasst 106.875 Token, wenn er mit dem Gemini-Tokenizer gemessen wird, was etwa 20% mehr sind als mit dem ChatGPT-4-Tokenizer.
Der längste Prompt (volle Variante von Prompt 3) umfasst 9.626 Zeilen Quellcode, was etwa 4,4% der Gesamtzeilenzahl des Zielprodukts entspricht.

Zitate

"Eine Methode, die Rückgriff-Unterstützte Generierung (Retrieval-Augmented Generation, RAG) nutzt, um Anfragen zum Quelltext von Softwareprodukten zu beantworten, indem sie den Aufrufbaum und den Quelltext der aufgerufenen Funktionen aus einer Ausführungsspur extrahiert und als Eingabe für das LLM verwendet."
"Die Experimente zeigen, dass das Einbeziehen des Aufrufbaums und des Quelltexts in die Eingabeaufforderung (den Prompt) die Qualität der Antworten verbessert. Insbesondere scheint es wichtig zu sein, die Reihenfolge, in der die Funktionen aufgerufen werden, in den Prompt aufzunehmen."

Wichtige Erkenntnisse aus

A RAG Method for Source Code Inquiry Tailored to Long-Context LLMs

by Toshihiro Ka... um arxiv.org 04-10-2024

https://arxiv.org/pdf/2404.06082.pdf

Tiefere Fragen

Wie könnte man die Methode erweitern, um auch andere Arten von Softwareaufgaben zu unterstützen, wie z.B. Fehlerbehebung oder Funktionserweiterung?

Um die Methode zu erweitern und auch andere Arten von Softwareaufgaben zu unterstützen, wie Fehlerbehebung oder Funktionserweiterung, könnten folgende Ansätze verfolgt werden:

Fehlerbehebung:

Die Methode könnte angepasst werden, um bei der Fehlerbehebung zu helfen, indem sie automatisch den Fehler im Code identifiziert und mögliche Lösungen vorschlägt. Dies könnte durch die Analyse von Fehlermeldungen, Testergebnissen oder Ausführungsspuren erfolgen.
Durch Hinzufügen von spezifischen Abfragen zur Fehlerbehebung in den Eingabeprompt könnte die Methode gezielt auf die Suche nach Fehlern in bestimmten Teilen des Codes ausgerichtet werden.

Funktionserweiterung:

Um die Methode für die Funktionserweiterung zu nutzen, könnte sie so erweitert werden, dass sie Vorschläge für die Implementierung neuer Funktionen oder die Integration von zusätzlicher Funktionalität in den bestehenden Code liefert.
Durch die Integration von Abfragen zur Funktionsanpassung in den Eingabeprompt könnte die Methode dazu verwendet werden, Entwicklern bei der Erweiterung der Softwarefunktionen zu unterstützen.

Durch die Anpassung der Methode, um spezifische Softwareaufgaben wie Fehlerbehebung oder Funktionserweiterung zu unterstützen, könnte sie vielseitiger eingesetzt werden und Entwicklern eine umfassendere Unterstützung bieten.

Wie könnte man die Methode so weiterentwickeln, dass sie auch für Nicht-Entwickler verständlich und nutzbar ist, z.B. für Produktmanager oder Endnutzer?

Um die Methode für Nicht-Entwickler wie Produktmanager oder Endnutzer verständlich und nutzbar zu machen, könnten folgende Schritte unternommen werden:

Benutzerfreundliche Oberfläche:

Eine benutzerfreundliche Oberfläche könnte entwickelt werden, die es Nicht-Entwicklern ermöglicht, ihre Anfragen in natürlicher Sprache einzugeben, ohne tiefgreifendes technisches Wissen zu benötigen.
Die Oberfläche könnte visuelle Elemente enthalten, die den Prozess der Eingabe von Anfragen und die Interpretation der Ergebnisse vereinfachen.

Vordefinierte Anfragevorlagen:

Vordefinierte Anfragevorlagen für häufige Softwareaufgaben könnten bereitgestellt werden, um Nicht-Entwicklern den Einstieg zu erleichtern und sicherzustellen, dass ihre Anfragen effektiv sind.
Diese Vorlagen könnten spezifische Anwendungsfälle abdecken, wie z.B. die Überprüfung der Softwareleistung, die Identifizierung von Engpässen oder die Bewertung der Codequalität.

Schulungen und Unterstützung:

Schulungen und Anleitungen könnten angeboten werden, um Nicht-Entwicklern die Verwendung der Methode zu erklären und sie bei der Interpretation der Ergebnisse zu unterstützen.
Ein Support-Team könnte eingerichtet werden, um Fragen zu beantworten und bei der Anwendung der Methode zu helfen.

Durch die Implementierung dieser Maßnahmen könnte die Methode auch für Nicht-Entwickler zugänglich gemacht werden, sodass sie von einer breiteren Nutzergruppe genutzt werden kann.

Wie könnte man die Kontextlängenbegrenzung von LLMs effektiver adressieren, ohne die Antwortqualität zu beeinträchtigen?

Um die Kontextlängenbegrenzung von LLMs effektiver zu adressieren, ohne die Antwortqualität zu beeinträchtigen, könnten folgende Strategien verfolgt werden:

Chunking-Techniken:

Durch die Aufteilung langer Eingabeprompt in kleinere Abschnitte, die nacheinander an das LLM übergeben werden, kann die Kontextlängenbegrenzung umgangen werden, ohne die Antwortqualität zu beeinträchtigen.
Diese Chunking-Techniken könnten sicherstellen, dass relevante Informationen aus dem gesamten Kontext erhalten bleiben und die Antwort konsistent bleibt.

Relevanzfilterung:

Durch die Implementierung von Mechanismen zur automatischen Filterung von irrelevanten Informationen im Kontext könnte die effektive Nutzung des verfügbaren Kontexts optimiert werden.
Diese Filterung könnte sicherstellen, dass nur die relevantesten Informationen an das LLM übergeben werden, um die Antwortqualität zu verbessern.

Selektive Kontextintegration:

Anstatt den gesamten Kontext zu übergeben, könnten selektive Teile des Kontexts identifiziert und priorisiert werden, um sicherzustellen, dass die relevantesten Informationen berücksichtigt werden.
Durch die gezielte Integration von Schlüsselinformationen könnte die Kontextlängenbegrenzung effektiv umgangen werden, ohne die Antwortqualität zu beeinträchtigen.

Durch die Anwendung dieser Strategien könnte die Kontextlängenbegrenzung von LLMs effektiver angegangen werden, wodurch die Leistungsfähigkeit und Genauigkeit der Antworten verbessert werden, ohne die Einschränkungen der Kontextlänge zu beeinträchtigen.