用LangChain、Activeloop和GPT-4逆向工程Reddit源代码的简明英文指南
Concise English guide to reverse engineering Reddit source code using LangChain, Activeloop, and GPT-4
想象一下，编写一款能够理解、辅助甚至生成代码的软件，就像一位经验丰富的开发人员一样。
那么，LangChain就能实现这一点。利用先进的模型，如VectorStores、对话式RetrieverChain和LLMs，LangChain带我们进入了代码理解和生成的新境界。
在本指南中，我们将逆向工程Reddit的公共源代码存储库，版本1，以更好地理解代码库并提供对其内部工作原理的见解。在阅读了Paul Graham关于此主题的推文后（因为我对Lisp一无所知，但仍然想要理解他在谈论什么），我受到了创建本指南的启发。
我们将使用OpenAI的嵌入技术和名为Activeloop的工具来使代码可理解，并使用一个LLM（在这种情况下是GPT-4）与代码进行交流。如果您有兴趣使用其他LLM或不同的平台，请查看我之前关于使用DeepInfra和Dolly逆向工程Twitter算法的指南。
当我们完成后，我们将能够通过询问AI给我们最紧迫问题的答案，而不是花几周的时间自己研究，来缩短理解算法所需的困难工作。让我们开始吧。
使用LangChain进行代码理解的概念大纲
LangChain是一款强大的工具，可以分析GitHub上的代码存储库。它集合了三个重要组成部分：VectorStores、对话式RetrieverChain和一个LLM（语言模型），以帮助您理解代码、回答与代码相关的问题，甚至在GitHub存储库中生成新代码。
对话式RetrieverChain是一个系统，它可以从VectorStore中找到并检索有用的信息。它使用智能技术，如上下文感知的过滤和排序，来确定对特定问题或查询最相关的代码片段和信息。它的独特之处在于它考虑了对话的历史和提问时的上下文。这意味着它可以为您提供高质量和相关的结果，专门解决您的需求。简单来说，它就像拥有智能助手一样，可以理解您问题的上下文，并根据该上下文为您提供最佳答案。
现在，让我们看看LangChain的工作流程，并了解其高层次的工作原理：
- 索引代码库：第一步是克隆要分析的目标存储库。加载存储库中的所有文件，将它们分成较小的块，并启动索引过程。如果您已经有了索引数据集，您甚至可以跳过此步骤。
- 嵌入和代码存储：为了使代码片段更容易理解，LangChain使用了一种代码感知的嵌入模型。该模型有助于捕捉代码的要点，并将嵌入的代码片段存储在VectorStore中，以便将来查询时轻松访问。
- 查询理解：这就是你的LLM发挥作用的地方。您可以使用像GPT-4这样的模型来处理您的查询。该模型用于分析您的查询，并通过考虑上下文和提取重要信息来理解其含义。通过这样做，该模型帮助LangChain准确解释您的查询，并为您提供精确和相关的结果。
- 构建Retriever：一旦您的问题或查询明确，对话式RetrieverChain开始工作。它通过VectorStore进行搜索，其中存储了代码片段，并找到最相关于您的查询的代码片段。此搜索过程非常灵活，可以根据您的需求进行定制。您可以调整设置并应用特定于您需求的过滤器，以确保您获取与查询最准确和有用的结果。
- 构建对话链：一旦设置好了检索器，就可以构建对话链。这一步涉及调整检索器的设置以更好地满足您的需求，并应用可能需要的任何其他过滤器。通过这样做，您可以缩小搜索范围，确保您获得最准确、最有用的结果。本质上，它允许您对检索过程进行微调，以获取最有用的信息。
- 提问：现在是令人兴奋的部分！您可以使用对话检索链向代码库提问问题。它将为您生成全面且具有上下文意识的答案。您的LLM作为对话链的一部分，考虑到检索的代码片段和对话历史，为您提供详细准确的答案。
通过按照这个工作流程，您将能够有效地使用LangChain，深入理解代码，获得与上下文相关的问题答案，甚至在GitHub存储库中生成代码片段。现在，让我们一步一步来看它的运作。
逐步指南
让我们深入了解实际实现。
1. 获取密钥
要开始使用，您需要在相应的网站上注册并获取Activeloop和OpenAI的API密钥。
2. 设置indexer.py文件
创建一个Python文件，例如indexer.py，您将在其中对数据进行索引。导入必要的模块并将API密钥设置为环境变量。
3. 克隆和索引目标存储库
接下来，我们将克隆Reddit算法存储库，加载、分割和索引文档。您可以从此链接克隆算法。
4. 嵌入代码片段
接下来，我们使用OpenAI嵌入代码片段。这些嵌入将存储在VectorStore中，这将使我们能够执行高效的相似性搜索。
5. 利用GPT-4处理和理解用户查询
现在，我们设置另一个Python文件question.py，使用OpenAI提供的语言模型GPT-4来处理和理解用户查询。
6. 构建检索器
我们使用之前创建的VectorStore构建一个检索器。
7. 构建对话链
对话检索链将检索器和语言模型连接起来。这使得我们的系统能够处理用户查询并生成与上下文相关的回答。
8. 提问
现在我们可以问Reddit源代码的问题了。对话检索链提供的答案是与代码库直接相关的上下文感知答案。
以下是我得到的一些答案：
您将要问什么？您将学到什么？请告诉我！
限制
在与Shriram Krishnamurthi在Twitter上交谈后，我意识到我应该指出这种方法在理解代码方面存在一些限制。
- 对代码的分析可能经常不完整，有时由于分析错误，您可能会错过关键细节，从而走上错误的道路。
- 结果可能会有一些“污染”，当您的LLM具有与其训练数据重叠的术语时，可能会出现这种情况。例如，“Reddit Karma”的概念可能已经存储在GPT-4的知识库中，因此询问有关Karma如何工作的问题可能导致它从训练数据而不是提供的代码中提取上下文。
对于这种初始的粗糙方法，您需要行使良好的判断力，并采取信任但验证的方法。或者，您可以进一步发展并建立一个更好的系统！
结论
在本指南中，我们使用LangChain对Reddit的公共源代码库（第1版）进行了逆向工程。通过利用AI能力，我们节省了宝贵的时间和精力，用自动化的查询回复代替了手动代码审查。
LangChain是一种革命性的工具，改变了代码理解和生成的方式。通过使用VectorStores、对话检索链和LLM等先进模型，LangChain使开发人员能够高效地分析代码库，提供与上下文相关的答案并生成新代码。
LangChain的工作流程包括对代码库进行索引、嵌入代码片段、使用语言模型处理用户查询以及利用对话检索链检索相关代码片段。通过定制检索器和构建对话链，开发人员可以为精确的结果微调检索过程。
通过按照逐步指南，您可以利用LangChain增强您对代码的理解，获取与上下文相关的答案，甚至在GitHub存储库中生成代码片段。LangChain为提高生产力和理解能力打开了新的可能性。您将用它构建什么？感谢阅读！
