Una guía en lenguaje sencillo sobre cómo invertir la ingeniería del código fuente de Reddit con LangChain, Activeloop y GPT-4

A simple guide on reverse engineering Reddit's source code with LangChain, Activeloop, and GPT-4

Imagina escribir un software que pudiera comprender, ayudar e incluso generar código, de manera similar a como lo haría un desarrollador experimentado.

Bueno, eso es posible con LangChain. Aprovechando modelos avanzados como VectorStores, Conversational RetrieverChain y LLMs, LangChain nos lleva a un nuevo nivel de comprensión y generación de código.

En esta guía, haremos ingeniería inversa del repositorio de código fuente público de Reddit para la versión 1 del sitio para comprender mejor la base de código y proporcionar información sobre su funcionamiento interno. Me inspiré para crear esta guía después de leer el tweet de Paul Graham sobre el tema (y porque no sé nada sobre Lisp, pero aún así quería entender de qué estaba hablando).

Utilizaremos la tecnología de incrustación de OpenAI y una herramienta llamada Activeloop para hacer que el código sea comprensible y un LLM (GPT-4 en este caso) para conversar con el código. Si estás interesado en utilizar otro LLM o una plataforma diferente, consulta mi guía anterior sobre la ingeniería inversa del algoritmo de Twitter utilizando DeepInfra y Dolly.

Cuando terminemos, podremos acortar el trabajo difícil que llevará comprender el algoritmo al pedirle a una IA que nos dé respuestas a nuestras preguntas más apremiantes en lugar de pasar semanas revisándolo nosotros mismos. Comencemos.

Un esquema conceptual para entender código con LangChain

LangChain es una herramienta poderosa que puede analizar repositorios de código en GitHub. Une tres partes importantes: VectorStores, Conversational RetrieverChain y un LLM (Modelo de Lenguaje) para ayudarte a comprender el código, responder preguntas sobre él en contexto e incluso generar nuevo código dentro de los repositorios de GitHub.

El Conversational RetrieverChain es un sistema que ayuda a encontrar y recuperar información útil de un VectorStore. Utiliza técnicas inteligentes como el filtrado y la clasificación conscientes del contexto para determinar qué fragmentos de código e información son más relevantes para la pregunta o consulta específica que tienes. Lo que lo distingue es que tiene en cuenta el historial de la conversación y el contexto en el que se formula la pregunta. Esto significa que puede proporcionarte resultados de alta calidad y relevantes que abordan específicamente tus necesidades. En términos más simples, es como tener un asistente inteligente que comprende el contexto de tus preguntas y te brinda las mejores respuestas posibles basadas en ese contexto.

Ahora, veamos el flujo de trabajo de LangChain y veamos cómo funciona a alto nivel:

Indexar la base de código: El primer paso es clonar el repositorio objetivo que deseas analizar. Carga todos los archivos dentro del repositorio, divídelos en fragmentos más pequeños e inicia el proceso de indexación. Si ya tienes un conjunto de datos indexado, incluso puedes saltarte este paso.
Incrustación y almacenamiento de código: Para hacer que los fragmentos de código sean más fácilmente comprensibles, LangChain utiliza un modelo de incrustación con conciencia de código. Este modelo ayuda a capturar la esencia del código y almacena los fragmentos incrustados en un VectorStore, lo que los hace fácilmente accesibles para consultas futuras.
Comprensión de la consulta: Aquí es donde entra en juego tu LLM. Puedes usar un modelo como GPT-4 para procesar tus consultas. El modelo se utiliza para analizar tus consultas y comprender el significado detrás de ellas considerando el contexto y extrayendo información importante. Al hacer esto, el modelo ayuda a LangChain a interpretar con precisión tus consultas y proporcionarte resultados precisos y relevantes.
Construir el recuperador: Una vez que tu pregunta o consulta está clara, entra en juego el Conversational RetrieverChain. Recorre el VectorStore, donde se almacenan los fragmentos de código, y encuentra los fragmentos de código más relevantes para tu consulta. Este proceso de búsqueda es muy flexible y se puede personalizar para adaptarse a tus requisitos. Tienes la capacidad de ajustar la configuración y aplicar filtros específicos a tus necesidades, lo que garantiza que obtengas los resultados más precisos y útiles para tu consulta.
Construir la cadena conversacional: Una vez que hayas configurado el recuperador, es hora de construir la cadena conversacional. Este paso implica ajustar la configuración del recuperador para adaptarse mejor a tus necesidades y aplicar cualquier filtro adicional que pueda ser necesario. Al hacer esto, puedes reducir la búsqueda y asegurarte de recibir los resultados más precisos, precisos y relevantes para tus consultas. Básicamente, te permite ajustar el proceso de recuperación para obtener la información más útil.
Hacer preguntas: ¡Ahora viene la parte emocionante! Puedes hacer preguntas sobre la base de código utilizando el Conversational Retrieval Chain. Generará respuestas completas y conscientes del contexto para ti. Tu LLM, al ser parte de la cadena conversacional, tiene en cuenta los fragmentos de código recuperados y el historial de conversación para brindarte respuestas detalladas y precisas.

Al seguir este flujo de trabajo, podrás utilizar LangChain de manera efectiva para obtener una comprensión más profunda del código, obtener respuestas contextualizadas a tus preguntas e incluso generar fragmentos de código dentro de los repositorios de GitHub. Ahora, veamos cómo funciona paso a paso.

Guía Paso a Paso

Sumergámonos en la implementación real.

1. Obtención de las Claves

Para comenzar, deberás registrarte en los respectivos sitios web y obtener las claves de API de Activeloop y OpenAI.

2. Configuración del archivo indexer.py

Crea un archivo Python, por ejemplo, indexer.py, donde indexarás los datos. Importa los módulos necesarios y establece las claves de API como variables de entorno.

3. Clonar e Indexar el Repositorio Objetivo

A continuación, clonaremos el repositorio del algoritmo de Reddit, cargaremos, dividiremos e indexaremos los documentos. Puedes clonar el algoritmo desde este enlace.

4. Incrustación de Fragmentos de Código

Luego, utilizamos las incrustaciones de OpenAI para incrustar los fragmentos de código. Estas incrustaciones se almacenan en un VectorStore, lo cual nos permitirá realizar una búsqueda de similitud eficiente.

5. Utilizar GPT-4 para Procesar y Comprender las Consultas de los Usuarios

Ahora configuramos otro archivo Python, question.py, para utilizar GPT-4, un modelo de lenguaje disponible en OpenAI, para procesar y comprender las consultas de los usuarios.

6. Construcción del Recuperador

Construimos un recuperador utilizando el VectorStore que creamos anteriormente.

7. Construcción de la Cadena de Conversación

La Cadena de Recuperación Conversacional vincula el recuperador y el modelo de lenguaje. Esto permite que nuestro sistema procese las consultas de los usuarios y genere respuestas contextualizadas.

8. Hacer Preguntas

Ahora podemos hacer preguntas sobre el código fuente de Reddit. Las respuestas proporcionadas por la Cadena de Recuperación Conversacional son contextualizadas y se basan directamente en el código fuente.

Aquí están algunas de las respuestas que obtuve:

¿Qué preguntarás? ¿Qué aprenderás? ¡Déjame saber!

Limitaciones

Después de hablar con Shriram Krishnamurthi en Twitter, me di cuenta de que debo señalar que este enfoque tiene algunas limitaciones para comprender el código.

El análisis de este código puede ser incompleto en muchas ocasiones, y a veces, te perderás detalles importantes debido a errores en este análisis que podrían llevarte por el camino equivocado.
Puede haber cierta “contaminación” de los resultados, que puede ocurrir cuando tu LLM tiene conocimiento de sus datos de entrenamiento con términos superpuestos. Por ejemplo, es probable que el concepto de “Karma de Reddit” ya esté almacenado en la base de conocimientos de GPT-4, por lo que preguntarle cómo funciona el Karma podría hacer que extraiga contexto de sus datos de entrenamiento en lugar del código proporcionado.

Deberás ejercer buen juicio y adoptar un enfoque de confianza pero verificación para este enfoque inicial aproximado. ¡O tal vez puedas llevar las cosas más lejos y construir un sistema mejor!

Conclusión

A lo largo de esta guía, exploramos la ingeniería inversa del repositorio público de código fuente de Reddit para la versión 1 del sitio utilizando LangChain. Al aprovechar las capacidades de la inteligencia artificial, ahorramos tiempo y esfuerzo valiosos, reemplazando el examen manual del código con respuestas automatizadas a consultas.

LangChain es una herramienta poderosa que revoluciona la comprensión y generación de código. Al utilizar modelos avanzados como VectorStores, Conversational RetrieverChain y un LLM, LangChain permite a los desarrolladores analizar eficientemente repositorios de código, proporcionar respuestas contextualizadas y generar nuevo código.

El flujo de trabajo de LangChain implica indexar la base de código, incrustar fragmentos de código, procesar las consultas de los usuarios con modelos de lenguaje y utilizar la Cadena de Recuperación Conversacional para recuperar fragmentos de código relevantes. Al personalizar el recuperador y construir la Cadena de Conversación, los desarrolladores pueden ajustar el proceso de recuperación para obtener resultados precisos.

Al seguir la guía paso a paso, puedes aprovechar LangChain para mejorar tu comprensión del código, obtener respuestas contextualizadas e incluso generar fragmentos de código dentro de los repositorios de GitHub. LangChain abre nuevas posibilidades para la productividad y la comprensión. ¿Qué construirás con él? ¡Gracias por leer!