Революционный подход к индексированию кода: мифы и реальность
8 июня 2025 г.Вступление
В последнее время наблюдается значительный рост интереса к индексированию кода с помощью искусственного интеллекта. Многие разработчики и компании обещают, что их инструменты могут индексировать весь кодовой базис и использовать векторный поиск для "интеллектуального понимания кода". Но действительно ли это так? Давайте вместе разберемся в этой проблеме и посмотрим, что скрывается за обещаниями.
Как сказал японский поэт Мацуо Басё: "Старое озеро. Лягушка прыгает. Вода плещется". Этот хокку можно интерпретировать как метафору нашей ситуации: мы имеем старую, проверенную систему, но вдруг появляется новый, инновационный подход, который может все изменить.
Пересказ Reddit поста
Автор поста на Reddit решил проверить обещания индексирования кода и сравнить два типа агентов: индексированный и неиндексированный. Для этого он использовал код программы управления полетом "Аполлона-11", который был использован для посадки людей на Луну.
Автор провел 8 испытаний на обоих агентах, используя один и тот же языковой модель (Claude Sonnet 4) и одинаковый незнакомый кодовый базис. Единственное различие заключалось в том, как они находили релевантный код. Задачи варьировались от нахождения конкретных адресов памяти до реализации программы автогидирования P65, которая могла бы приземлить лунный модуль.
Суть проблемы
Результаты испытаний показали, что индексированный агент выиграл в первых 7 испытаниях, ответив на вопросы на 22% быстрее и используя на 35% меньше вызовов API, чтобы получить одинаковые правильные ответы. Векторный поиск находил именно те кодовые фрагменты, которые были нужны, в то время как неиндексированный агент должен был исследовать кодовый базис шаг за шагом.
Однако в 8-м испытании, когда требовалось реализовать алгоритм лунной посадки, неиндексированный агент работал медленнее, но уверенно, и приземлил лунный модуль безопасно. В то же время индексированный агент столкнулся с проблемой: он начал генерировать код на Python, используя функции, которые существовали в его индексе, но были удалены из фактического кодового базиса.
Детальный разбор проблемы
Эта проблема показывает, что индексирование кода не является панацеей. Кодовый базис меняется каждую минуту, и индекс может стать устаревшим. Это может привести к тому, что индексированный агент будет давать неверную информацию о последнем коде.
Как отметил один из комментаторов:
Почему индексированный агент использовал функции, которые были удалены из кодового базиса? Разве это не должно быть в индексе?
Практические примеры и кейсы
Эта проблема не является единичным случаем. Многие разработчики сталкиваются с подобными проблемами при использовании индексированных агентов. Например, если разработчик удаляет функцию из кодового базиса, но индекс все еще содержит ссылку на эту функцию, это может привести к ошибкам и проблемам.
Экспертные мнения
Комментаторы Reddit поста также поделились своими мнениями по этому вопросу. Один из них отметил:
Это, вероятно, полностью сгенерированный пост ИИ. Ужасно.
Другой комментатор добавил:
Он ничего не сделал. Код "Аполлона-11" доступен в интернете в более чем 5000 местах. "ИИ" просто скопировал его из этих источников.
Возможные решения и рекомендации
Чтобы избежать проблем с индексированием кода, разработчикам следует использовать комбинацию индексированных и неиндексированных агентов. Также важно регулярно обновлять индекс и удалять устаревший код.
Как сказал один из экспертов:
Мы не выбираем между быстрыми и медленными агентами. Это вопрос производительности и надежности. Быстрые ответы не имеют значения, если вы тратите больше времени на отладку устаревшей информации.
Заключение
Индексирование кода может быть полезным инструментом, но оно не является панацеей. Разработчикам следует быть осторожными и использовать комбинацию индексированных и неиндексированных агентов, чтобы избежать проблем с устаревшим кодом.
Как сказал японский поэт Мацуо Басё: "Ветер дует. Деревья качаются. Листва шуршит". Этот хокку можно интерпретировать как метафору нашей ситуации: мы должны быть готовы к изменениям и использовать правильные инструменты, чтобы преодолеть проблемы.
# Импортируем необходимые библиотеки
import numpy as np
# Определяем функцию для индексирования кода
def index_code(code_base):
# Создаем индекс
index = {}
for i, line in enumerate(code_base):
index[line] = i
return index
# Определяем функцию для поиска кода
def search_code(index, query):
# Находим релевантный код
results = []
for line, i in index.items():
if query in line:
results.append((line, i))
return results
# Тестируем функции
code_base = ["import os", "print('Hello World')", "def add(a, b):"]
index = index_code(code_base)
results = search_code(index, "print")
print(results)
Этот код демонстрирует простой пример индексирования кода и поиска релевантного кода. Функция index_code создает индекс кодового базиса, а функция search_code находит релевантный код по запросу.
Оригинал