在当今快速发展的技术领域，人工智能（AI）的应用越来越广泛，其中一个引人注目的领域就是代码理解和生成。Retrieval-Augmented Generation（RAG）是一种结合了检索和生成的AI技术，它可以帮助我们更好地理解和改进代码库。本文将详细介绍如何使用RAG技术来创建一个AI专家，使其能够与代码库进行对话，从而理解代码的工作方式以及可能的改进点。
项目概览
本项目的目标是构建一个基于RAG的代码库AI专家。我们将通过以下步骤实现这一目标：
- 项目架构：我们将构建一个基于Streamlit的Web应用程序，用户可以通过它与代码库进行交互。
- 技术选型：我们将使用Hugging Face的“sentence-transformers/all-mpnet-base-v2”嵌入模型和Groqcloud提供的“llama-3.3–70b-versatile”大型语言模型（LLM）。
- 环境搭建：我们将在Google Colab Notebook中设置必要的库和环境。
步骤一：搭建Google Colab Notebook环境
首先，我们需要在Google Colab Notebook中安装必要的库。这些库包括PyGithub、LangChain、OpenAI等，它们将帮助我们与GitHub仓库交互、处理自然语言和执行RAG任务。
步骤二：克隆GitHub仓库
接下来，我们需要从GitHub克隆我们想要进行RAG的代码库。我们将编写一个函数来实现这一步骤，该函数将接受仓库的URL作为参数，并返回克隆后的仓库路径。
步骤三：检索代码库内容
在克隆仓库后，我们需要检索仓库中的内容。我们将支持多种文件扩展名，如.py、.js等，并忽略一些不需要的目录，如node_modules、venv等。我们将编写函数来遍历仓库中的文件，并获取它们的名称和内容。
步骤四：创建嵌入向量
为了使用RAG技术，我们需要将代码库中的文本转换为嵌入向量。我们将使用Hugging Face的SentenceTransformer模型来实现这一步骤。这些嵌入向量将用于后续的检索和生成任务。
步骤五：设置Pinecone
Pinecone是一个向量数据库，我们将使用它来存储和检索代码库的嵌入向量。我们需要在Pinecone.io上创建一个账户，并创建一个名为“codebase-rag”的新索引。我们将设置索引的维度为768，并保留其他设置不变。然后，我们需要创建一个API密钥，并在Google Colab中将其存储为秘密。
步骤六：将文档上传到Pinecone
我们将代码库中的每个文件视为一个文档，并将其上传到Pinecone索引中。我们将使用PineconeVectorStore类来实现这一步骤，它将帮助我们将文档转换为嵌入向量并存储在Pinecone中。
步骤七：执行RAG任务
现在，我们已经准备好执行RAG任务。我们将首先获取Groq API密钥，并将其存储在Google Colab的秘密中。然后，我们将使用Groq客户端来执行查询，并获取代码库的上下文信息。
我们将编写一个查询，例如“为这个代码库创建一个readme.md文件？”，然后使用Hugging Face模型将查询转换为嵌入向量。我们将使用Pinecone索引来检索与查询最相关的文档，并将其作为上下文信息传递给Groq LLM模型。
步骤八：生成响应
最后，我们将使用Groq LLM模型来生成响应。我们将编写一个系统提示，告诉模型我们是一个高级软件工程师，并要求它基于提供的代码回答有关代码库的问题。我们将将上下文信息和查询结合起来，并将其传递给模型。
步骤九：评估结果
我们将评估LLM模型生成的响应，并检查其是否满足我们的需求。如果响应不符合预期，我们可能需要调整查询或上下文信息，并重新执行RAG任务。
项目优化
虽然我们在这个项目中采用了直接嵌入代码库的简单方法，但更有效的方法可能是对代码库进行分块和AST（抽象语法树）解析，然后再进行嵌入。这正是Greptile（YC W24）正在做的事情。另一个有趣的概念是实现“代理搜索”，通过为增强查询创建多层LLM来实现。
通过上述步骤，我们可以构建一个基于RAG的代码库AI专家，它可以帮助我们更好地理解和改进代码库。这个项目不仅展示了RAG技术在代码理解和生成中的应用，而且还提供了一个实际的案例，展示了如何将这些技术应用于实际问题。随着技术的不断发展，我们可以期待RAG技术在代码库管理和软件开发中发挥更大的作用。