Last Updated on 2024-09-20 07:37 by admin
【ダイジェスト】
Retrieval Augmented Generation (RAG)は、事前に訓練された大規模言語モデルと他のデータソースとの間の知識ギャップを埋めるための人気のあるパラダイムとなっています。開発者の生産性を向上させるために、いくつかのコードコピロットがコード補完に役立ちます。コード検索は、RAGの時代に再考される古い問題です。新しいコードベース（GitHubリポジトリ）に貢献しようとする際、変更するファイルと変更箇所を知ることは時間がかかることがあります。
技術的な解決策は2つの部分から構成されます。まず、各ファイル（例：.py、.java）に対して埋め込みを生成するためのベクトルインデックスを構築します。次に、ベクトルインデックスをクエリし、GPT-xを呼び出して指示を提供するためにコードインタープリターを活用します。
ベクトルインデックスの構築には、GitHubリポジトリのローカルコピーを取得した後、正規表現（*.py、*.sh、*.java）に一致するすべてのファイルをトラバースし、内容を読み取って埋め込みを生成します。これには、OpenAIのAda埋め込みやSentence BERT埋め込み（またはその両方）を使用します。異なる埋め込みに基づいて複数のベクトルストアを構築することで、検索の品質が向上しますが、複数のインデックスを維持するコストがかかります。
インデックスが構築されたら、ターミナルからコードベースに関する質問を直接行うことができるシンプルなコマンドラインPythonスクリプトを実装できます。Open Interpreterを活用することができます。Open Interpreterを使用する理由の一つは、GPT-4や他のLLMを直接呼び出す代わりに、ファイルの変更やコマンドの実行を行うことができるためです。Open InterpreterはGPT-4との対話を処理します。
このシンプルなRAGソリューションの利点には、以下が含まれます：加速されたオンボーディング、新しい貢献者がコードベースに迅速に慣れることができ、オンボーディング時間を短縮します。具体的な指導により、新参者が間違いを犯したりバグを導入したりする可能性が低くなります。支援ツールは、コードベースに不慣れなため躊躇しているコミュニティからのより多くの貢献を促進することができます。経験豊富な開発者にとっても、このツールはコードベースのあまり知られていない部分を発見し学ぶ手段となることができます。
【ニュース解説】
Retrieval Augmented Generation（RAG）は、事前に訓練された大規模言語モデル（LLM）と他のデータソース間の知識のギャップを埋めるための新しいアプローチとして注目を集めています。特に、開発者の生産性を向上させるために、コード補完を助けるコードコピロットの役割を担っていますが、コード検索の問題に対してもRAGが再考されています。新しいGitHubリポジトリへの貢献を試みる際、どのファイルを変更し、どこに変更を加えるべきかを知ることは、時間がかかり、困難な作業です。
この技術的解決策は、各ファイルに対してベクトルインデックスを生成し、そのインデックスをクエリしてGPT-xなどのLLMを呼び出し、指示を提供する2つの部分から構成されます。このプロセスには、GitHubリポジトリのローカルコピーから、特定のファイル形式（例：.py、.java）をトラバースし、それらの内容から埋め込みを生成し、ベクトルストアを構築する作業が含まれます。異なる種類の埋め込みを使用することで検索品質が向上しますが、複数のインデックスを維持するコストが発生します。
インデックスが構築されると、開発者はコマンドラインから直接、コードベースに関する質問を行うことができます。この際、Open Interpreterを利用することで、GPT-4などのLLMとの対話が可能になり、ファイルの変更やコマンドの実行を行うことができます。
この技術の利点は多岐にわたります。新しい貢献者がコードベースに迅速に慣れることができ、オンボーディングの時間を短縮することができます。また、具体的な指導により、新参者が間違いを犯したりバグを導入したりするリスクが低減されます。さらに、このような支援ツールは、コードベースに不慣れなために躊躇しているコミュニティからの貢献を促進することができます。経験豊富な開発者にとっても、このツールはコードベースのあまり知られていない部分を発見し、学ぶ手段となり得ます。
しかし、この技術には潜在的なリスクも存在します。LLMは時に誤った情報を生成することがあり（「ハルシネーション」と呼ばれる）、これが開発者に誤った指示を与える可能性があります。また、複数のインデックスを維持することによるコストや、プライバシーとセキュリティの懸念も考慮する必要があります。将来的には、これらの技術的、倫理的課題を克服し、より信頼性の高いコード検索と補完ツールを開発することが期待されています。
“開発者の生産性向上へ、RAGとコードコピロットが新たな道を切り開く” への2件のフィードバック
Retrieval Augmented Generation (RAG) のような技術が開発者の生産性を高め、新しいGitHubリポジトリへの貢献を容易にするというのは、非常に興味深い進歩だと思います。特に、新しい貢献者がコードベースに迅速に慣れることができる点や、間違いを犯すリスクが低減される点は、教育の観点から見ても大きなメリットがあります。これは、私たちが学生に対して行っていることと非常に似ています。つまり、彼らが新しい知識や技術に迅速に適応し、自信を持って学習できるよう支援することです。
しかし、この技術に潜むリスク、特に「ハルシネーション」と呼ばれる誤った情報の生成や、プライバシーとセキュリティの問題は、私たちがテクノロジーを教育に取り入れる際にも直面する課題と同じです。これらの技術を導入する際には、それらがどのように機能するか、そして潜在的なリスクをどのように管理するかを理解することが重要です。
私の教室では、最先端の教育ツールを使用していますが、それらを導入する際には常に慎重に検討し、学生たちの安全とプライバシーを守るための対策を講じています。RAGのような技術も、その可能性を最大限に活用しつつ、リスクを適切に管理することが重要だと思います。これは、私たちが新しいテクノロジーを教育に取り入れる際の基本的な考え方と一致しています。
Retrieval Augmented Generation (RAG) とその応用に関するこの技術的進歩は、開発者の生産性を大幅に向上させる可能性を秘めていますが、私はこの技術の進化に対していくつかの懸念を抱いています。特に、AIがコード生成と検索を支援することで、技術的なスキルだけでなく、創造性や人間独自の感性が重要視されなくなることを恐れています。技術の進歩は確かに私たちの作業を容易にし、より効率的にすることができますが、それが人間の創造性や独自性を置き換えることにはならないことを願っています。
私は、技術が芸術や文化に与える影響について懐疑的であり、AIによるコード生成や検索の進化も例外ではありません。技術はあくまで私たちの能力を補助するものであり、創造的なプロセスや人間の感情を理解することはできません。そのため、技術の進歩を受け入れつつも、人間としての独自性や創造性を大切にし、それを育むことが重要だと思います。
また、この技術に関連するプライバシーやセキュリティの問題、さらには誤った情報を生成する可能性（「ハルシネーション」）も懸念されます。これらの問題は、技術の発展とともに適切に対処される必要があります。私たちは、技術が提供する便利さと、それに伴うリスクを慎重に評価し、バランスを取ることが求められています。
最終的には、技術は人間の創造性や感性を補完し、それを超えるものではありません。私たちは、技術の進歩を受け入れながらも、人間としての価値を守り、育むことが重要です。