Avances en la Generación de Código con Técnicas Aumentadas por Recuperación

Generar código a partir de descripciones en lenguaje natural (NL) se está convirtiendo en una tarea importante en el desarrollo de software. Los modelos de lenguaje (LMs) han demostrado un buen rendimiento en esta área. Sin embargo, a menudo tienen problemas con problemas de codificación complejos porque dependen principalmente de lo que aprendieron durante su entrenamiento. Esto puede hacer que les cueste producir código correcto sin información adicional, especialmente al tratar con bibliotecas o marcos que no conocen.

Para mejorar la generación de código, los investigadores están mirando un método llamado Generación Aumentada por Recuperación (RAG). Este enfoque combina modelos de generación con un sistema de recuperación que puede traer documentos o ejemplos relevantes durante el proceso de codificación. Este documento tiene como objetivo entender cómo la recuperación puede ayudar en la generación de código, los escenarios en los que esto sucede y los desafíos que quedan.

#La necesidad de recuperación

Mientras que los LMs pueden generar código basado en los datos de entrenamiento, muchos desafíos de codificación requieren más contexto de lo que estos modelos almacenan internamente. En casos donde los modelos carecen de conocimiento sobre bibliotecas específicas o prácticas de Programación que han evolucionado después de su entrenamiento, pueden no ser capaces de proporcionar el código correcto. Depender únicamente del conocimiento entrenado puede resultar en generación de código obsoleta o incorrecta.

RAG funciona al obtener y usar documentos externos como contexto, lo que ayuda al LM a crear código más preciso y funcional. Este proceso minimiza la necesidad de que el modelo sepa todo sobre programación. En su lugar, el sistema de recuperación puede suministrar información relevante cuando se necesita.

#Creación de benchmark

Para estudiar la efectividad de la recuperación en la generación de código, desarrollamos un benchmark llamado CodeRAG-Bench. Este benchmark consiste en varias tareas de codificación divididas en cuatro categorías: programación básica, codificación de dominio abierto, problemas a nivel de repositorio y recuperación de código. Cada categoría incluye desafíos de codificación específicos, haciendo que el benchmark sea completo.

Para nuestro benchmark, recopilamos documentos de múltiples fuentes, incluyendo soluciones de competiciones, tutoriales de programación en línea, documentación de bibliotecas, publicaciones de StackOverflow y repositorios de GitHub. Estas fuentes sirven como una base de conocimiento para el sistema de recuperación, proporcionando un rico conjunto de información que puede mejorar la generación de código.

Etiquetamos manualmente documentos de verdad fundamental para cada problema de codificación. Estos documentos de verdad fundamental contienen la información correcta necesaria para resolver los desafíos de codificación. Esta etiquetación nos permite evaluar la efectividad de la recuperación en el apoyo a la generación de código.

#Tipos de tareas de codificación

#Problemas de programación básica

Estos problemas a menudo se asemejan a preguntas de entrevista que requieren soluciones de codificación sencillas utilizando funciones y algoritmos integrados. Seleccionamos conjuntos de datos ampliamente utilizados como HumanEval y MBPP, enfocándonos en problemas que piden al modelo completar una función basada en una descripción.

#Problemas de dominio abierto

Los problemas de codificación de dominio abierto requieren utilizar varias bibliotecas más allá de lo que normalmente se incluye en las tareas de programación básica. Incluimos conjuntos de datos que cubren ciencia de datos y desafíos de codificación generales. Estas tareas suelen involucrar el uso de bibliotecas específicas como Pandas o NumPy, haciéndolas más complejas que los problemas básicos.

#Problemas a nivel de repositorio

Algunas tareas de codificación requieren no solo codificación a nivel de función, sino también edición de archivos dentro de un proyecto completo, como un repositorio de GitHub. Seleccionamos conjuntos de datos que reflejan este tipo de desafíos, permitiendo una evaluación realista de modelos que abordan escenarios de programación del mundo real.

#Problemas de recuperación de código

Además de generar código, también incluimos tareas que miden la capacidad de un modelo para recuperar fragmentos de código de una colección de funciones. Esto ayuda a evaluar la efectividad de los enfoques de recuperación separadamente de las capacidades de generación de código.

#Fuentes para recuperación

Para una recuperación efectiva, obtuvimos documentos de cinco áreas principales:

1. Soluciones de programación: Creamos una colección de documentos que incluyen respuestas correctas a problemas de programación básica, asegurando una referencia confiable para la generación de código.

2. Tutoriales en línea: Recopilamos tutoriales de sitios web de programación bien conocidos, cubriendo temas desde técnicas de codificación simples hasta el uso avanzado de bibliotecas. Estos materiales proporcionan ejemplos prácticos que pueden guiar soluciones de codificación.

3. Documentación de bibliotecas: Recopilamos documentación oficial de bibliotecas para varios lenguajes de programación para apoyar tareas que necesitan herramientas y funciones específicas.

4. Publicaciones de StackOverflow: Dado que StackOverflow es una fuente frecuente para desarrolladores que buscan ayuda, incluimos publicaciones con preguntas y respuestas relevantes, que pueden proporcionar información sobre problemas comunes de codificación.

5. Repositorios de GitHub: Identificamos repositorios de código de alta calidad en GitHub, permitiendo que los modelos hagan referencia a código existente al generar nuevas soluciones.

#Anotaciones y evaluación

Para asegurar una evaluación y benchmarking confiables, anotamos los documentos para identificar las fuentes correctas para cada problema. Esto implicó crear un conjunto de documentos de verdad fundamental que contienen las soluciones correctas para las tareas de codificación.

Para la evaluación, utilizamos métricas como NDCG (Ganancia Acumulativa Descontada Normalizada) para recuperación y pass@k para la corrección en la generación de código. Esto nos permitió comparar objetivamente diferentes enfoques de recuperación y generación.

#Experimentando con recuperación

Llevamos a cabo una serie de experimentos para ver qué tan bien puede la recuperación apoyar la generación de código en diferentes tareas. En estos experimentos, comparamos una variedad de herramientas de recuperación, incluyendo métodos tradicionales como BM25 y modelos de recuperación densa modernos. También probamos varios modelos de lenguaje, tanto especializados en codificación como modelos de propósito general.

#Rendimiento de recuperación

Nuestros experimentos revelaron que diferentes métodos de recuperación tienen distintos niveles de rendimiento dependiendo de la tarea de codificación. Modelos tradicionales como BM25 a menudo proporcionaron líneas base sólidas, pero los modelos densos más nuevos sobresalieron en muchos escenarios, especialmente al tratar con tareas de codificación diversas. Los hallazgos sugieren que los sistemas de recuperación más recientes están mejor adaptados al dominio de la codificación, ya que pueden acceder a una gama más amplia de datos de entrenamiento.

#Uso de documentos canónicos

Al analizar el impacto de los documentos canónicos, comparamos el rendimiento de los modelos de generación con y sin contexto adicional. Los resultados mostraron una mejora significativa cuando estaban disponibles documentos de alta calidad. Esto fue particularmente evidente en problemas de programación básica, donde los modelos pudieron utilizar contextos canónicos de manera efectiva para producir soluciones correcta.

#Desafíos por delante

Aunque nuestros estudios mostraron resultados positivos en la generación de código aumentada por recuperación (RACG), quedan varios desafíos. Los modelos de recuperación actuales aún tienen problemas para seleccionar con precisión los documentos más útiles, especialmente en escenarios de dominio abierto. Además, muchos modelos de generación tienen capacidades limitadas para procesar contextos recuperados, lo que puede obstaculizar su efectividad.

En problemas a nivel de repositorio, la complejidad de las tareas a menudo requiere entender el contexto que es específico de cada proyecto. Los modelos actuales pueden no recuperar siempre detalles relevantes, lo que conduce a un rendimiento inferior.

#Direcciones futuras

Esperamos que los conocimientos adquiridos de esta investigación alienten el desarrollo adicional en el área de RACG. Los avances en sistemas de recuperación y modelos de lenguaje podrían mejorar significativamente la capacidad de generar código preciso para una amplia gama de tareas de programación. A medida que persisten los desafíos, es crucial explorar mejores estrategias de integración para la recuperación y generación, permitiendo que los modelos aprovechen el conocimiento externo de manera más efectiva.

Además, los investigadores deberían enfocarse en construir benchmarks que cubran una gama más amplia de problemas de codificación, asegurando que los modelos futuros puedan adaptarse a nuevos escenarios de programación y bibliotecas sin quedarse atrás.

#Conclusión

La exploración de la generación aumentada por recuperación en el contexto de tareas de codificación presenta una emocionante oportunidad para mejorar las capacidades de generación de código. Al integrar efectivamente documentación externa y ejemplos en el proceso de codificación, los modelos pueden producir código más preciso y funcional. Nuestro benchmark, CodeRAG-Bench, puede servir como una plataforma para evaluar y avanzar en enfoques aumentados por recuperación en la generación de código, allanando el camino para futuras investigaciones y aplicaciones prácticas en el campo del desarrollo de software.