「LangChain、Activeloop、そしてGPT-4を使用して、Redditのソースコードをリバースエンジニアリングするための分かりやすいガイド」

A concise guide to reverse engineering Reddit's source code using LangChain, Activeloop, and GPT-4.

経験豊富な開発者のように、コードを理解し、支援し、さらには生成するソフトウェアを書くことを想像してみてください。

それはLangChainで実現可能です。VectorStores、Conversational RetrieverChain、LLMsなどの高度なモデルを活用することで、LangChainはコードの理解と生成の新たなレベルに到達します。

このガイドでは、Redditの公開ソースコードリポジトリのバージョン1を逆解析して、コードベースをより理解し、内部機能について洞察を提供します。私は、このガイドを作成するきっかけになったのは、Paul Grahamのツイートを読んだことです（そして、私はLispについて何も知らないけど、彼が何を言っているのかを理解したかったのです）。

私たちはOpenAIの埋め込み技術とActiveloopというツールを使い、コードを理解可能にし、LLM（この場合はGPT-4）を使ってコードと対話します。別のLLMや別のプラットフォームを使用したい場合は、DeepInfraとDollyを使用してTwitterのアルゴリズムの逆解析に関する以前のガイドをご覧ください。

• コンテンツクリエーターに必要不可欠なChatGPTプラグイン
• PyTorch LSTMCell — 入力、隠れ状態、セル状態、および出力の形状
• 「トルコ地震ツイートに対する感情分析」

終わったら、自分で数週間かけてひも解く代わりに、AIに最も重要な質問に答えてもらうことで、アルゴリズムを理解するために必要な困難な作業を省略することができます。では、始めましょう。

LangChainを使ったコード理解の概要

LangChainは、GitHub上のコードリポジトリを分析できる強力なツールです。VectorStores、Conversational RetrieverChain、LLM（言語モデル）の3つの重要な要素を組み合わせることで、コードを理解し、コンテキスト内での質問に対する回答を提供し、GitHubリポジトリ内で新しいコードを生成することができます。

Conversational RetrieverChainは、VectorStoreから有用な情報を見つけ出し、取得するためのシステムです。コンテキストに応じたフィルタリングやランキングなどのスマートなテクニックを使用して、特定の質問やクエリに最も関連性の高いコードスニペットや情報を見つけ出します。これを特徴づけるのは、会話の履歴と質問が行われるコンテキストを考慮していることです。つまり、質問のコンテキストを理解し、そのコンテキストに基づいて最適な回答を提供できます。簡単に言えば、質問のコンテキストを理解し、そのコンテキストに基づいて最適な回答を提供するスマートなアシスタントのようなものです。

では、LangChainのワークフローを見て、高レベルでどのように機能するか見てみましょう：

• コードベースのインデックス化：最初のステップは、分析したい対象のリポジトリをクローンすることです。リポジトリ内のすべてのファイルを読み込み、それらをより小さなチャンクに分割し、インデックス化プロセスを開始します。すでにインデックス化されたデータセットがある場合は、このステップをスキップすることもできます。
• 埋め込みとコードストア：コードスニペットをより理解しやすくするために、LangChainはコードを意識した埋め込みモデルを使用します。このモデルはコードの本質を捉え、埋め込まれたスニペットをVectorStoreに保存し、将来のクエリに簡単にアクセスできるようにします。
• クエリの理解：ここでLLMが活躍します。GPT-4のようなモデルを使用してクエリを処理することができます。モデルはクエリを分析し、コンテキストを考慮し、重要な情報を抽出することで、クエリの意味を理解します。これにより、モデルはLangChainが正確にクエリを解釈し、正確で関連性の高い結果を提供できるようにします。
• リトリーバの構築：質問やクエリが明確になると、Conversational RetrieverChainが登場します。コードスニペットが保存されているVectorStoreを検索し、クエリに最も関連性の高いコードスニペットを見つけ出します。この検索プロセスは非常に柔軟で、要件に合わせてカスタマイズすることができます。設定を調整し、特定のニーズに合わせたフィルタを適用することができるため、クエリに対して最も正確で有用な結果を得ることができます。
• Conversational Chainの構築：リトリーバを設定したら、Conversational Chainを構築する時です。このステップでは、リトリーバの設定を調整し、必要に応じて追加のフィルタを適用します。これにより、検索を絞り込み、クエリに対して最も正確で関連性の高い結果を受け取ることができます。要するに、最も有用な情報を得るために検索プロセスを微調整することができます。
• 質問をする：ここからが面白い部分です！Conversational Retrieval Chainを使ってコードベースについて質問することができます。それは包括的でコンテキストを考慮した回答を生成します。LLMはConversational Chainの一部として、取得したコードスニペットと会話の履歴を考慮して、詳細で正確な回答を提供します。

このワークフローに従うことで、LangChainを効果的に使用してコードのより深い理解を得ることができます。また、質問に対してコンテキストに応じた回答を得ることや、GitHubリポジトリ内でコードスニペットを生成することも可能です。それでは、ステップバイステップで実際に見ていきましょう。

ステップバイステップガイド

まずは、実際の実装に入っていきましょう。

1. キーの取得

まず、各ウェブサイトに登録し、ActiveloopとOpenAIのAPIキーを取得する必要があります。

2. indexer.pyファイルのセットアップ

Pythonファイル（例：indexer.py）を作成し、データをインデックスします。必要なモジュールをインポートし、APIキーを環境変数として設定します。

3. ターゲットリポジトリのクローンとインデックス作成

次に、Redditアルゴリズムリポジトリをクローンし、ドキュメントをロード、分割、およびインデックスします。このリンクからアルゴリズムをクローンできます。

4. コードスニペットの埋め込み

次に、OpenAIの埋め込みを使用してコードスニペットを埋め込みます。これらの埋め込みは、効率的な類似検索を実行するためのVectorStoreに保存されます。

5. GPT-4を利用してユーザーのクエリを処理・理解する

今度は、別のPythonファイル（question.py）をセットアップして、OpenAIで利用可能な言語モデルであるGPT-4を使用してユーザーのクエリを処理・理解します。

6. リトリーバの構築

前に作成したVectorStoreを使用してリトリーバを構築します。

7. 会話チェーンの構築

会話検索チェーンは、リトリーバと言語モデルをリンクします。これにより、システムはユーザーのクエリを処理し、コンテキストに応じた応答を生成することができます。

8. 質問する

Redditのソースコードについて質問することができます。会話検索チェーンによって提供される回答は、コードベースに基づいており、コンテキストに応じています。

以下は私が得たいくつかの回答です：

何を尋ねますか？何を学びますか？教えてください！

制限事項

TwitterでShriram Krishnamurthiさんと話した後、このアプローチはコードの理解にいくつかの制限があることを指摘すべきだと気づきました。

• このコードの分析はしばしば不完全であり、時には間違った結果につながるこの分析のエラーにより、重要な詳細を見落とすことがあります。
• 結果には「汚染」があるかもしれません。これは、LLMが重複する用語を持つトレーニングデータの知識を持っている場合に発生する可能性があります。たとえば、「RedditのKarma」の概念はおそらくGPT-4の知識ベースにすでに格納されているため、Karmaの仕組みについて尋ねると、提供されたコードではなくトレーニングデータからコンテキストを取得する可能性があります。

この初期のアプローチでは、良い判断を行い、信頼して検証する必要があります。または、さらに進んでより良いシステムを構築することもできるかもしれません！

結論

このガイドでは、LangChainを使用してRedditの公開ソースコードリポジトリ（バージョン1）を逆分析しました。AIの能力を活用することで、手動のコード検査を自動化されたクエリ応答に置き換えることで、貴重な時間と労力を節約することができます。

LangChainはコードの理解と生成を革新する強力なツールです。VectorStoresや会話リトリーバチェーン、LLMなどの高度なモデルを使用することで、開発者は効率的にコードリポジトリを分析し、コンテキストに応じた回答を提供し、新しいコードを生成することができます。

ステップバイステップガイドに従うことで、LangChainを活用してコードの理解を高め、コンテキストに応じた回答を得ることができます。さらに、GitHubリポジトリ内でコードスニペットを生成することも可能です。LangChainは生産性と理解力を向上させる新たな可能性を提供します。それでは、LangChainを使って何を構築しますか？お読みいただきありがとうございました！

We will continue to update VoAGI; if you have any questions or suggestions, please contact us!