Skip to main content

代码解释（Code understanding）

LangChain是一个有用的工具，旨在解析GitHub代码仓库。通过利用VectorStores、Conversational RetrieverChain和GPT-4，它可以在整个GitHub代码库的上下文中回答问题或生成新代码。本文档页面概述了系统的基本组件，并指导如何使用LangChain来更好地理解代码、上下文问题回答和在GitHub代码库中生成代码。

对话式检索链​

对话式检索链是一个以检索为重点的系统，与存储在VectorStore中的数据进行交互。利用上下文感知过滤和排序等先进技术，它检索与给定用户查询相关的最相关的代码片段和信息。对话式检索链经过精心设计，可以提供高质量、相关的结果，同时考虑对话历史和上下文。

LangChain代码理解和生成的工作流程

  1. 对代码库建立索引（Index the code base）：克隆目标仓库，加载其中的所有文件，对文件进行分块，并执行索引过程。可选地，您可以跳过此步骤并使用已经索引的数据集。

  2. 嵌入和代码存储（Embedding and Code Store）：使用代码感知的嵌入模型嵌入代码片段，并存储在VectorStore中。查询理解：GPT-4处理用户查询，抓取上下文并提取相关细节。

  3. 构建检索器（Construct the Retriever）：对话式检索链搜索VectorStore，以确定给定查询的最相关的代码片段。

  4. 构建对话链（Build the Conversational Chain）：根据需要自定义检索器设置，并定义任何用户定义的过滤器。

  5. 提问（Ask questions）：定义一个关于代码库的问题列表，然后使用ConversationalRetrievalChain生成上下文感知的答案。LLM（GPT-4）根据检索到的代码片段和对话历史生成全面的、上下文感知的答案。

完整的教程如下。