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@yonaka15

LangChain & Voyage AI: Code Understandingの実装例

Last updated at Posted at 2024-07-29

LangChainを使用したCode Understandingの実装例について解説します。最近のAI技術の進歩により、ソースコード分析はLLM（大規模言語モデル）の最も人気のある応用分野の1つとなっています。GitHub Co-Pilot、Code Interpreter、Codium、Codeiumなどの多くのツールがこの技術を活用しています。

Code Understandingの主な用途

  1. コードベースに対するQ&A：

    • 開発者がコードの動作を理解するのを助けます。
    • 新しいチームメンバーのオンボーディングを効率化します。

  2. リファクタリングや改善の提案：

    • LLMを使用してコードの品質向上や最適化の提案を行います。
    • ベストプラクティスに基づいた改善点を指摘します。

  3. コードのドキュメント化：

    • LLMを活用して自動的にコードのドキュメントを生成します。
    • 関数やクラスの説明、使用例などを作成します。

  4. セマンティック検索：

    • コードベース内の特定の機能や実装を効率的に検索します。
    • 開発者の質問に基づいて関連するコード部分を特定します。

  5. コードレビュー支援：

    • LLMを活用して自動的にコードレビューを行い、潜在的な問題を指摘します。
    • セキュリティの脆弱性や性能の問題を特定します。

Code Understanding実装のパイプライン

Code Understandingの実装は、基本的にドキュメントに対する質問応答と同様のステップを踏みますが、いくつかの重要な違いがあります：

  1. コード分割戦略：

    • 各トップレベルの関数とクラスを別々のドキュメントとして扱います。
    • 残りのコードは別のドキュメントにまとめます。
    • 各分割の出所に関するメタデータを保持します。

  2. ベクトルデータベースの利用：

    • 分割されたコードをベクトル化し、効率的な検索を可能にします。

  3. プロンプトエンジニアリング：

    • コード特有の文脈を理解するためのプロンプトを設計します。

  4. ローカル実行の考慮：

    • データプライバシーを考慮し、ローカルハードウェアでの実行オプションを提供します。

  5. 多言語サポート：

    • 複数のプログラミング言語に対応できるよう、言語固有の解析ツールを統合します。

実装例

以下は、LangChainを使用したCode Understanding実装の基本的な流れです。この例では、Pythonを使用していますが、同様の原理を他の言語にも適用できます。また、最新のVoyage AIのエンベディングモデルを使用して、より高度なコード理解を実現します：

pip install langchain langchain-voyageai

from git import Repo
from langchain_community.document_loaders.generic import GenericLoader
from langchain_community.document_loaders.parsers import LanguageParser
from langchain_text_splitters import RecursiveCharacterTextSplitter
from langchain.schema import Document
from langchain.vectorstores import Chroma
from langchain_voyageai import VoyageAIEmbeddings
from langchain.llms import OpenAI
from langchain.chains import RetrievalQA

# リポジトリのクローン
repo_path = "/tmp/test_repo"
repo = Repo.clone_from("https://github.com/langchain-ai/langchain", to_path=repo_path)

# コードの読み込み
loader = GenericLoader.from_filesystem(
    repo_path + "/libs/core/langchain_core",
    glob="**/*",
    suffixes=[".py"],
    exclude=["**/non-utf8-encoding.py"],
    parser=LanguageParser(language="python", parser_threshold=500),
)
documents = loader.load()
print(f"Loaded {len(documents)} documents")

# コードの分割
python_splitter = RecursiveCharacterTextSplitter.from_language(
    language="python", chunk_size=2000, chunk_overlap=200
)
texts = python_splitter.split_documents(documents)
print(f"Split into {len(texts)} chunks")

# Voyage AIエンベディングの設定
embeddings = VoyageAIEmbeddings(
    voyage_api_key="[ Your Voyage API key ]",
    model="voyage-code-2"  # コード特化モデルを使用
)

# ベクトルストアの作成
db = Chroma.from_documents(texts, embeddings)
retriever = db.as_retriever(
    search_type="mmr",  # Also test "similarity"
    search_kwargs={"k": 8},
)

# QAチェーンの設定
qa = RetrievalQA.from_chain_type(
    llm=OpenAI(),
    chain_type="stuff",
    retriever=retriever,
    return_source_documents=True
)

# 使用例
query = "このコードの主な機能は何ですか？"
result = qa({"query": query})
print(f"Question: {query}")
print(f"Answer: {result['result']}")
print(f"Sources: {[doc.metadata['source'] for doc in result['source_documents']]}")

この実装例では、Voyage AIのコード特化モデル「voyage-code-2」を使用しています。これにより、コードの文脈をより深く理解し、より正確な結果を得ることができます。

(付録) ローカルハードウェアでの実行

データプライバシーを重視する場合、コード理解システムをローカルハードウェアで実行することが重要です。以下は、ローカル実行のための主要なステップです：

  1. ローカルモデルの選択：

    • HuggingFaceのモデルを使用（例：mosaicml/mpt-7b-instruct）
    • ローカルにダウンロードして実行可能なモデルを選択

  2. ローカルエンベディング：

    • HuggingFaceEmbeddingsを使用（例：krlvi/sentence-t5-base-nlpl-code-x-glue）

  3. ローカルベクトルストア：

    • Chromaなどのローカルで動作するベクトルストアを使用

  4. 実装例：

from langchain.embeddings import HuggingFaceEmbeddings
from langchain.vectorstores import Chroma
from langchain import HuggingFacePipeline
import transformers

# ローカルエンベディングの設定
hfemb = HuggingFaceEmbeddings(model_name="krlvi/sentence-t5-base-nlpl-code-x-glue")

# ローカルベクトルストアの設定
persist_directory = "db"
db = Chroma.from_documents(documents, hfemb, persist_directory=persist_directory)
db.persist()

# ローカルモデルの設定
model_id = "mosaicml/mpt-7b-instruct"
config = transformers.AutoConfig.from_pretrained(model_id, trust_remote_code=True)
tokenizer = transformers.AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)
model = transformers.AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_id, config=config, trust_remote_code=True)
pipe = transformers.pipeline("text-generation", model=model, tokenizer=tokenizer, max_new_tokens=100)
llm = HuggingFacePipeline(pipeline=pipe)

# 会話型検索チェーンの設定
from langchain.chains import ConversationalRetrievalChain
qa_chain = ConversationalRetrievalChain.from_llm(llm=llm, retriever=db.as_retriever(), return_source_documents=True)

# 使用例
result = qa_chain({"question":"What is the return type of the create_index function in the KNNRetriever?", "chat_history":[]})
print(f"Answer: {result['answer']}")
print(f"Sources: {[x.metadata['source'] for x in result['source_documents']]}")

このアプローチにより、コードがローカルインフラストラクチャから外部に送信されることなく、Code Understanding機能を実現できます。

Langchainの特徴と利点

Langchainは、Code Understandingタスクに特に適した特徴を持っています：

  1. 柔軟性：様々なLLMやエンベディングモデルと統合可能です。
  2. モジュール性：異なるコンポーネントを組み合わせて、カスタムパイプラインを構築できます。
  3. スケーラビリティ：大規模なコードベースにも対応可能です。
  4. 拡張性：新しいツールや機能を容易に追加できます。

これらの特徴により、Langchainは複雑なCode Understandingタスクに対して効果的なソリューションを提供します。

まとめ

LangChainとVoyage AIを組み合わせたCode Understanding実装により、開発者はコードベースをより深く理解し、効率的に作業を進めることができます。Voyage AIの高度なエンベディングモデルを活用することで、特にコード関連のタスクにおいて、より精度の高い結果を得ることが可能になります。

この技術は、大規模プロジェクトやレガシーコードの理解、チーム間のコミュニケーション改善など、様々な場面で活用できる可能性を秘めています。

今後の展望として、以下のような発展が期待されます：

  1. より高度なコード解析機能の開発
  2. 複数言語に対応したCode Understanding
  3. コード生成との統合
  4. リアルタイムのコード理解と提案機能
  5. セキュリティ分析との統合
  6. ローカル実行モデルの性能向上
  7. Voyage AIのような専門的なエンベディングモデルの更なる進化と統合
  8. 自然言語とコードの双方向変換機能の強化
  9. コンテキストに応じた動的なコード補完機能の開発
  10. 機械学習モデルの自動最適化と統合

また、LangChainの追加ツールを活用することで、さらに機能を拡張できる可能性があります。例えば、WikipediaQueryRunツールを使用してコードに関連する背景情報を取得したり、ファイルシステムツールを使用してプロジェクト構造を分析したりすることができます。

Code Understandingは、ソフトウェア開発の効率と品質を大幅に向上させる可能性を秘めた技術であり、今後のAIと開発ツールの進化とともに、さらなる発展が期待されます。データプライバシーを考慮したローカル実行オプションの提供により、より多くの組織がこの技術を安全に採用できるようになるでしょう。

最新のトレンドとして、マルチモーダルAIの統合も注目されています。これにより、コードだけでなく、関連する図表やUML図、さらにはビデオチュートリアルなども含めた総合的なCode Understanding環境の構築が可能になると期待されています。

参考文献

  1. Code understanding | 🦜️🔗 LangChain (アクセス日: 2024-07-29)
  2. LangChain repository (アクセス日: 2024-07-29)
  3. OpenAI Official Website (アクセス日: 2024-07-29)
  4. Hugging Face Models (アクセス日: 2024-07-29)
  5. Chroma Vector Database (アクセス日: 2024-07-29)
  6. Transformers Library Documentation (アクセス日: 2024-07-29)
  7. Voyage AI | 🦜️🔗 LangChain (アクセス日: 2024-07-29)
  8. Voyage AI homepage (アクセス日: 2024-07-29)
  9. Understanding Langchain: A Powerful Language Tool Code (アクセス日: 2024-07-29)
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