Migliorare la generazione di codice per linguaggi specifici di dominio

Negli ultimi anni, creare codice a partire dal linguaggio naturale è migliorato tantissimo, soprattutto grazie ai grandi modelli di linguaggio (LLMs). Anche se questi modelli sono diventati più bravi a generare codice in linguaggi di programmazione comuni come Python, C++ e Java, continuano a incontrare difficoltà quando si tratta di Linguaggi Specifici di Dominio (DSLs). I DSLs sono lingue specializzate create per compiti specifici e molti usano nomi di funzioni personalizzati. Quando gli LLMs cercano di generare codice con questi nomi personalizzati, spesso sbagliano, portando a errori e output imprecisi. Inoltre, poiché i nomi delle funzioni cambiano frequentemente, diventa ancora più difficile per questi modelli stare al passo.

Questo articolo esplora metodi per migliorare la generazione di codice per i DSLs. Ci concentriamo su una tecnica chiamata Retrieval Augmented Generation (RAG). Questa tecnica combina la potenza di generare testo con la capacità di recuperare informazioni rilevanti per migliorare il processo. Confrontiamo i risultati ottenuti dall'uso del RAG con un metodo noto come fine-tuning, in cui un modello LLM è addestrato su dati specifici per migliorarne le prestazioni.

#Cosa sono i Linguaggi Specifici di Dominio?

I linguaggi specifici di dominio sono progettati per applicazioni particolari. Ad esempio, SQL è comunemente usato per query sui database, mentre altre industrie hanno i loro linguaggi specializzati, spesso rappresentati in formati come JSON o YAML. Nel nostro studio, vediamo come generare DSL specificamente pensati per automatizzare compiti attraverso una vasta gamma di interfacce di programmazione applicativa (API). Questi compiti di automazione includono cose come la gestione delle fatture o l'integrazione di lead di vendita.

Nei nostri esperimenti, ci concentriamo su sequenze di chiamate API che riflettono i flussi di lavoro che gli utenti vogliono automatizzare. Il modello che sviluppiamo mira a rappresentare queste chiamate API come funzioni. Per mantenere le cose gestibili, limitiamo il numero di chiamate API in una sequenza a cinque, anche se abbiamo intenzione di esplorare sequenze più lunghe in seguito.

#Sfide nella Generazione di Codice

I metodi esistenti per creare codice a partire dal linguaggio naturale affrontano diverse difficoltà. Molti di questi problemi nascono dalla complessità e dall'unicità dei nomi API personalizzati e dai continui cambiamenti nel panorama delle API. Per questo motivo, i metodi tradizionali di fine-tuning che funzionano bene per i linguaggi di uso generale faticano quando applicati ai DSLs. Le tecniche attuali spesso non ancorano efficacemente il modello con informazioni API aggiornate.

Per affrontare questo, proponiamo un sistema end-to-end che combina tecniche RAG con un LLM specificamente fine-tuned per la generazione di DSL. Questo approccio integra anche ulteriore contesto utile, come definizioni delle funzioni per le API in uso. Migliorando il modo in cui questi modelli utilizzano il contesto e gli esempi, puntiamo a migliorare la qualità del codice generato per i DSLs.

#L'Importanza del Grounding

Il grounding si riferisce a fornire al modello un contesto dettagliato e pertinente per aiutarlo a prendere decisioni migliori. Nel nostro contesto, questo significa fornire al modello chiare definizioni delle funzioni e descrizioni delle API. Incorporiamo anche un metodo per selezionare dinamicamente esempi basati su precedenti output di codice riusciti. Facendo così, crediamo di poter migliorare la capacità del modello di produrre codice accurato.

Abbiamo raccolto un dataset completo contenente esempi di richieste in linguaggio naturale abbinati ai loro corrispondenti output DSL. Questo dataset ci consente di testare e affinare i nostri modelli in modo efficace.

#Architettura del Sistema

La nostra proposta di architettura di sistema per generare DSL incorpora vari componenti che alimentano il metodo RAG. L'architettura si concentra sull'assicurarsi che il modello recuperi i giusti frammenti di codice e nomi di funzioni utilizzando un meccanismo di ricerca efficiente. Utilizziamo la mappatura semantica per collegare le query in linguaggio naturale con esempi di codice rilevanti.

Iniziamo addestrando un modello LLM di base utilizzando un ampio set di esempi di linguaggio naturale e DSL. Da questo punto di partenza, affiniamo ulteriormente il modello utilizzando approcci RAG. In questo modo, ci assicuriamo di fine-tunare il modello ancorandolo anche con il contesto API rilevante, che lo aiuta a generare output più accurati e pertinenti.

#Fine-Tuning vs. RAG

Il fine-tuning è una strategia comune in cui un modello pre-addestrato viene adattato a nuovi compiti addestrandolo su un dataset specifico. Anche se questo approccio funziona bene per compiti di programmazione convenzionali, può lasciare margini di miglioramento quando si tratta di DSLs. La tecnica RAG, d'altra parte, consente al modello di recuperare informazioni dinamicamente, aiutandolo a rimanere aggiornato con i nuovi cambiamenti delle API senza richiedere estesi ri-addestramenti.

Nei nostri esperimenti, valutiamo l'efficacia di entrambi i metodi di fine-tuning e RAG. Valutiamo le loro prestazioni attraverso una serie di metriche progettate per valutare la correttezza del codice, la somiglianza con il ground truth e i tassi di errori o imprecisioni negli output generati.

#Generazione dei Dati e Metriche

Per testare i nostri modelli, abbiamo creato un dataset con migliaia di coppie di linguaggio naturale e DSL. Ogni coppia riflette l'intenzione di un utente di automatizzare un compito con chiamate API specifiche. Questo dataset è cruciale per l'addestramento dei modelli e la valutazione delle loro prestazioni.

Definiamo tre metriche chiave:

1. Somiglianza Media: Questa metrica misura quanto il DSL generato corrisponde al flusso corretto di chiamate API atteso.

2. Tasso di Non Parsing: Questa metrica tiene traccia di quanto spesso il codice generato non può essere compreso correttamente da un parser, indicando errori di sintassi.

3. Tasso di Hallucination: Questa misura quanto spesso il modello produce nomi o chiavi per API che non esistono, portando a output di codice potenzialmente difettosi.

Monitorando queste metriche, possiamo quantificare e confrontare l'efficacia del modello fine-tuned rispetto all'approccio basato su RAG.

#Risultati e Confronti

I nostri test rivelano spunti interessanti sulle prestazioni del RAG rispetto al fine-tuning. Anche se il fine-tuning si dimostra efficace nel generare meno allucinazioni, spesso porta a tassi più alti di errori di sintassi. Al contrario, il RAG mostra una maggiore capacità di mantenere una sintassi corretta nonostante un tasso leggermente aumentato di nomi di funzioni errati.

Osserviamo che la selezione dinamica degli esempi aumenta significativamente le prestazioni del modello, suggerendo che il grounding con contesto rilevante gioca un ruolo fondamentale nel processo di generazione. Modelli che incorporano il few-shot learning con gli esempi giusti portano a risultati migliori, riducendo i tassi di allucinazione sia per i nomi API che per i parametri.

Quando confrontiamo l'uso delle definizioni delle funzioni API insieme ai campioni generati rispetto all'uso solo delle definizioni semantiche, scopriamo che i primi portano costantemente a risultati migliori. Questo suggerisce che definizioni chiare aiutano il modello a comprendere meglio il suo compito, portando a output più accurati.

#Conclusione

In conclusione, il nostro studio illustra il potenziale di combinare tecniche RAG con modelli fine-tuned per migliorare la generazione di DSL a partire da richieste in linguaggio naturale. Anche se il fine-tuning rimane forte nel ridurre gli errori legati ai nomi allucinati, l'adattabilità del RAG lo rende un'alternativa interessante, specialmente quando si lavora con API in continua evoluzione. Attraverso la selezione attenta degli esempi e il grounding con il contesto API rilevante, possiamo ottenere miglioramenti significativi nella qualità della generazione del codice.

I nostri risultati indicano che entrambi i metodi hanno valore e ulteriori esplorazioni di approcci misti potrebbero portare a risultati ancora migliori. La capacità di adattarsi rapidamente a nuove API continua a essere una priorità per il lavoro futuro, poiché permetterà miglioramenti continui nella qualità del codice generato dal linguaggio naturale, rendendo infine il processo più efficiente e affidabile per gli utenti.