Melhorando a Geração de Código com Ferramentas de Autocompletar

A geração de código é uma parte essencial do desenvolvimento de software. Avanços recentes em inteligência artificial resultaram na criação de grandes modelos que conseguem gerar código com base em descrições em linguagem simples. Esses modelos conseguem produzir funções de código individuais de forma eficaz. No entanto, eles têm dificuldades em gerar código que faz parte de projetos maiores. Isso acontece principalmente por causa da incapacidade deles de entender as relações e Dependências entre diferentes partes do código em um projeto. Esses problemas muitas vezes resultam em erros.

Para resolver esses desafios, a gente propõe um método que combina modelos de geração de código com ferramentas de Autocompletar. Essa abordagem visa facilitar uma geração de código melhor que leva em consideração toda a base de código, em vez de apenas funções isoladas. O método envolve duas etapas principais: preparar o modelo com novos dados e usar esse modelo preparado para gerar código online.

#Os Desafios da Geração de Código

Embora muitos modelos de geração de código sejam treinados em grandes conjuntos de dados, eles geralmente se concentram em prever funções únicas. No entanto, em aplicações do mundo real, a maior parte do código está interconectada. Por exemplo, uma função pode depender de outras funções ou dados definidos em outro lugar dentro do mesmo projeto. Quando esses modelos geram código, eles muitas vezes perdem essas conexões cruciais, levando a erros, como variáveis indefinidas ou tentativas de acessar atributos que não existem.

Como exemplo, se um modelo é encarregado de gerar uma função, pode acabar produzindo um código que faz referência a uma variável que não foi definida no restante do código. Isso não só torna o código gerado inutilizável, mas também compromete o potencial desses modelos de IA.

#Ferramentas Atuais e Suas Limitações

Ambientes de desenvolvimento modernos geralmente vêm com ferramentas de autocompletar que ajudam programadores sugerindo possíveis completes de código com base no contexto do que estão digitando. Essas ferramentas geralmente analisam o estado atual do código e fornecem sugestões para variáveis, funções e atributos disponíveis. No entanto, ao integrar essas ferramentas de autocompletar com modelos de geração de código, vários desafios surgem.

1. Quando Usar Autocompletar: A geração de código geralmente é um processo passo a passo onde o modelo prevê uma parte do código por vez. Como as funções podem ser bem longas, não é prático chamar a ferramenta de autocompletar para cada previsão. Encontrar os momentos certos para acionar essas sugestões adiciona complexidade ao processo.

2. Selecionando o Melhor Complete: As ferramentas de autocompletar costumam dar múltiplas sugestões, o que dificulta determinar qual delas é a mais apropriada. Esse processo de seleção precisa ser eficiente para garantir que o código gerado permaneça coerente.

Apesar dessas limitações, usar ferramentas de autocompletar poderia reduzir significativamente os erros que surgem da falta de contexto sobre o código.

#Nossa Abordagem

A gente apresenta um novo método que integra ferramentas de autocompletar na geração de código. Esse método consiste em duas fases principais: preparar o modelo com dados aumentados e gerar código online usando esse modelo.

#Preparando o Modelo

Na primeira fase, pegamos um código existente e analisamos para determinar onde as ferramentas de autocompletar podem ser usadas de forma eficaz. O código existente é processado para identificar pontos específicos onde as ferramentas de autocompletar sugeririam completes válidos. Esses pontos são marcados com um token especial no código, indicando onde a ferramenta de autocompletar deve ser acionada durante a geração de código.

Uma vez que temos o código aprimorado com esses marcadores, usamos isso para ajustar nosso modelo de geração de código. Esse processo ajuda o modelo a reconhecer quando deve contar com as ferramentas de autocompletar para gerar código que considere o contexto.

#Geração de Código Online

Depois que o modelo foi preparado, passamos para a fase online. Durante essa etapa, o modelo de geração de código começa a produzir código com base nas descrições fornecidas. O modelo gera código token por token, ou seja, prevê a próxima parte do código com base no que já produziu e na descrição.

Sempre que o modelo encontra um token especial, ele ativa a ferramenta de autocompletar, que fornece uma lista de sugestões. O modelo então avalia essas opções para selecionar a que se encaixa melhor no código gerado. Esse processo continua até que a função esteja completa.

#Avaliação do Método

Para avaliar a eficácia da abordagem proposta, fizemos uma série de testes usando repositórios de código do mundo real. O objetivo era ver como nosso método se sai em comparação com métodos padrão de geração de código que não usam ferramentas de autocompletar.

#Configuração

Para a avaliação, escolhemos uma variedade de modelos de geração de código diferentes, cada um com suas forças distintas. Aplicamos nosso método em múltiplos modelos para garantir que fosse amplamente aplicável. A avaliação envolveu gerar código para um grande número de funções extraídas de repositórios de código reais.

Além disso, introduzimos duas métricas específicas para avaliar nosso método:

1. Cobertura de Dependências: Essa métrica mede quão bem as funções geradas cobrem as dependências necessárias para que funcionem corretamente, como funções e atributos definidos em outros lugares.

2. Taxa de Validação: Essa métrica verifica quantas das funções geradas passaram por uma análise estática em busca de erros de dependência.

#Resultados

Os resultados da avaliação mostraram que nossa abordagem melhorou significativamente tanto a cobertura de dependências quanto as taxas de validação em comparação com modelos que não utilizavam ferramentas de autocompletar. Especificamente, observamos melhorias variando de 15% a 45% na cobertura de dependências ao usar nosso método.

Além disso, a taxa de validação, que indicava quantas funções geradas estavam livres de erros de dependência, também mostrou melhorias notáveis, variando de 10% a 42%. Esses resultados sugerem que nossa integração das ferramentas de autocompletar oferece uma vantagem significativa na geração de código que é mais provável de funcionar corretamente dentro de uma base de código maior.

#Vantagens do Método Proposto

Usando nossa abordagem, os desenvolvedores podem esperar vários benefícios:

1. Redução de Erros: O método diminui significativamente a probabilidade de gerar código que referencia variáveis indefinidas ou atributos incorretos. Isso é alcançado incorporando o contexto de todo o repositório de código.

2. Eficiência na Geração de Código: O modelo se torna melhor em gerar código relevante em menos tempo, à medida que utiliza sugestões das ferramentas de autocompletar.

3. Adaptabilidade: Nossa abordagem foi testada em diferentes modelos, provando que pode funcionar com várias arquiteturas de geração de código. Isso abre portas para mais aplicações e melhorias.

#Direções Futuras

Embora nossa abordagem demonstre melhorias claras, há áreas adicionais a serem exploradas:

1. Expandindo Além do Python: Atualmente, nosso método está focado no Python, uma linguagem de tipo dinâmico. Trabalhos futuros poderiam explorar a aplicação dessa técnica em linguagens de tipo estático ou outros ambientes de programação.

2. Melhorando as Ferramentas de Autocompletar: Aprimoramentos nas ferramentas de autocompletar, incluindo a integração de inferência de tipo ou completudes baseadas em aprendizado de máquina, poderiam melhorar ainda mais a qualidade do código gerado.

3. Combinando com Técnicas Avançadas: Investigar outras técnicas de geração de código, como busca em feixe, poderia ajudar a mitigar problemas relacionados a processos de seleção gananciosos que às vezes levam a códigos subótimos.

#Conclusão

Em resumo, a integração de ferramentas de autocompletar nos modelos de geração de código oferece melhorias significativas na Geração de Códigos coesos e funcionais dentro de projetos do mundo real. Ao abordar as limitações de modelos anteriores, nossa abordagem permite a criação eficiente de códigos que são mais prováveis de estar livres de erros e adequados para bases de código maiores. À medida que o desenvolvimento de tecnologias de geração de código continua, a combinação de modelos de IA com ferramentas inteligentes como autocompletar representa uma avenida promissora para avançar as práticas de desenvolvimento de software.