Hace algún tiempo, nos propusimos construir la mejor plataforma de búsqueda semántica de código que pudiéramos: un pipeline RAG que proporciona a los agentes LLM evidencia precisa y citable de repositorios reales, en lugar de lo que sea que grep pueda mostrar. La solución final fue Air Context. Lo hicimos funcionar, lo pusimos en producción y acumulamos mucha experiencia en el camino. En esta serie de publicaciones, compartiremos las partes que desearíamos que alguien nos hubiera contado desde el primer día.
Los agentes de codificación son sin duda el mayor salto tecnológico para el desarrollo de software de nuestra década. Sin embargo, a medida que más y más procesos de desarrollo se vuelven impulsados por agentes, la eficiencia del agente y la calidad del código producido se vuelven cada vez más importantes. Para bases de código a gran escala específicamente, el agente pasaría una gran cantidad de tiempo buscando las piezas de código relevantes.
Al intentar localizar los fragmentos de código correctos, el agente recurrirá a herramientas tradicionales de búsqueda de código, como la búsqueda por palabras clave y grep. Estas herramientas requieren que el agente sepa de antemano qué texto exacto buscar. Aquí es donde entra en juego la generación aumentada por recuperación (RAG). Si podemos indexar el código fuente de una manera que capture su semántica y luego permitir que el agente recupere las piezas relevantes bajo demanda utilizando búsqueda de texto libre, creamos una interfaz que juega a favor de las fortalezas del agente.
Como muchas grandes ideas en la era de los agentes, una implementación nativa de prototipo es extremadamente simple. Una solución de grado de producción bien evaluada ciertamente no lo es. Esta primera parte de la serie cubrirá las etapas iniciales del pipeline: análisis y fragmentación, donde los archivos fuente sin procesar se dividen en unidades de alcance adecuado, y vectorización, donde esas unidades se transforman en una representación que admite la búsqueda semántica.
Fuente: Hacker News · Resumido por HeadlinesBriefing