Автор: Денис Аветисян
Новый подход позволяет генерировать понятные объяснения работы программного обеспечения, используя данные из систем отслеживания ошибок и современные модели генерации текста.
Ищешь ракеты? Это не к нам. У нас тут скучный, медленный, но надёжный, как швейцарские часы, фундаментальный анализ.
Бесплатный Телеграм канал
Исследование демонстрирует эффективность использования Retrieval-Augmented Generation (RAG) для создания точных и надежных объяснений поведения программного обеспечения на основе данных об ошибках и документации.
Растущая сложность современных программных систем затрудняет понимание их поведения, что требует повышения прозрачности и доверия. В работе ‘From Issues to Insights: RAG-based Explanation Generation from Software Engineering Artifacts’ предложен новый подход к генерации объяснений, основанный на использовании данных систем отслеживания ошибок и методе Retrieval-Augmented Generation (RAG). Показано, что предложенный подход позволяет создавать точные и достоверные объяснения функционирования программного обеспечения, сопоставимые с человеческими, и обеспечивает динамичную альтернативу статической документации. Сможет ли этот подход расширить возможности объяснения не только для моделей машинного обучения, но и для более широкого спектра программных систем, опираясь на постоянно обновляемые данные об ошибках и исправлениях?
Разгадывая причину: преодоление разрыва в отслеживании ошибок
Современные системы отслеживания ошибок генерируют огромные объемы данных, однако зачастую не способны предоставить четкие и контекстуализированные объяснения причин возникновения проблем. Несмотря на детальность регистрации, информация, как правило, представляет собой разрозненные фрагменты, требующие значительных усилий для интерпретации. Это приводит к тому, что специалисты тратят ценное время на выяснение первопричин инцидентов, вместо того чтобы оперативно их устранять. Отсутствие автоматизированного анализа и систематизации данных существенно замедляет процесс решения проблем и затрудняет передачу знаний внутри команды разработчиков, снижая общую эффективность работы над проектом.
Анализ данных систем отслеживания ошибок вручную требует значительных временных затрат и часто приводит к непоследовательности интерпретаций. Это связано с тем, что специалисты тратят много времени на сопоставление разрозненных фрагментов информации, что затрудняет быстрое выявление первопричин проблем. Непоследовательность в интерпретации данных может приводить к повторным запросам на разъяснения, затягиванию сроков решения и снижению эффективности обмена знаниями между членами команды разработки. В итоге, ручной анализ становится узким местом, препятствующим оперативной диагностике и устранению неполадок, что негативно сказывается на производительности и качестве программного обеспечения.
Автоматическое формирование объяснений играет ключевую роль в раскрытии всего потенциала данных систем отслеживания ошибок и повышении продуктивности разработчиков. Исследование показало, что предложенный подход позволяет генерировать объяснения, демонстрирующие более чем 90%-ное совпадение с эталонными, созданными людьми. Это означает, что система способна самостоятельно предоставлять понятные и релевантные интерпретации проблем, что значительно сокращает время, необходимое для их диагностики и устранения. Такой уровень согласованности с человеческими объяснениями открывает возможности для автоматизации рутинных задач, улучшения обмена знаниями между членами команды и, в конечном итоге, повышения качества программного обеспечения.
RAG: Новый подход к контекстуализированным объяснениям
Подход RAG объединяет преимущества данных отслеживания проблем с генеративными возможностями больших языковых моделей (LLM). Использование данных отслеживания проблем позволяет LLM получить доступ к конкретной и структурированной информации о зарегистрированных инцидентах, ошибках и запросах пользователей. В свою очередь, LLM способны обрабатывать и анализировать эти данные, генерируя понятные и информативные объяснения, резюме или решения. Такая комбинация позволяет преодолеть ограничения, связанные с неполнотой или неоднозначностью исходных данных, и повысить качество и релевантность генерируемых ответов.
В основе системы лежит надежный компонент извлечения (Retrieval Component), отвечающий за идентификацию и извлечение релевантной информации из данных об инцидентах. Этот компонент использует комбинацию методов семантического поиска и сопоставления ключевых слов для точного определения фрагментов данных, относящихся к конкретному запросу. Извлеченные данные структурируются и предоставляются в качестве контекста для языковой модели, что позволяет ей генерировать более точные и релевантные объяснения. Эффективность компонента извлечения критически важна для общей производительности системы, поскольку от качества извлеченных данных напрямую зависит точность генерируемых ответов.
В основе подхода RAG лежит принцип сопоставления запроса с релевантными фрагментами данных из базы проблемных ситуаций перед генерацией ответа. Это позволяет обеспечить точность, информативность и прямую связь объяснений с конкретной заявленной проблемой. В ходе тестирования различных моделей, показатель релевантности извлеченных документов стабильно достигает 94-100%, что подтверждает эффективность данного механизма для повышения качества генерируемых объяснений и минимизации неточностей.
Построение конвейера извлечения для семантического поиска
Для создания плотных векторных представлений (embeddings) данных об обращениях используется модель Multi-QA-MPNET-Base-Dot-V1111, относящаяся к классу sentence transformers. Данная модель преобразует текстовые данные в векторы фиксированной размерности, сохраняя при этом семантическую информацию. Векторное представление позволяет осуществлять поиск по смыслу, а не по ключевым словам, что особенно важно для обработки неструктурированных данных, таких как описания проблем и запросы пользователей. Модель Multi-QA-MPNET-Base-Dot-V1111 была выбрана за ее эффективность в задачах семантического поиска и способность генерировать высококачественные векторные представления для текстов различной длины.
Векторные представления, полученные в результате преобразования данных, хранятся и эффективно извлекаются с помощью векторной базы данных Chroma. Chroma обеспечивает быстрое семантическое извлечение информации за счет использования алгоритмов приближенного ближайшего соседа (Approximate Nearest Neighbor, ANN). Это позволяет системе находить наиболее релевантные фрагменты данных, даже если запрос сформулирован не дословно, а семантически близко к содержанию в базе данных. Использование Chroma оптимизировано для работы с высокоразмерными векторными представлениями и обеспечивает масштабируемость для больших объемов данных.
Для повышения точности и релевантности извлечения информации из больших документов используется рекурсивное разбиение (Recursive Chunking). Данный метод предполагает последовательное деление исходного текста на более мелкие, семантически связанные сегменты. В отличие от фиксированного размера чанков, рекурсивное разбиение адаптируется к структуре документа, учитывая логические границы, такие как заголовки и абзацы. Это позволяет избежать разбиения предложений или фраз, сохраняя контекст и улучшая качество векторных представлений, используемых для семантического поиска. В результате, поисковая система способна более эффективно находить наиболее релевантные фрагменты информации, что положительно влияет на качество ответов, генерируемых большой языковой моделью (LLM).
Оптимизированный конвейер извлечения информации обеспечивает подачу наиболее релевантных данных языковой модели (LLM), что способствует генерации высококачественных объяснений. В ходе тестирования было установлено, что при использовании более продвинутых вариантов LLM достигается показатель точности (Answer vs. Reference Accuracy) не менее 0.8. Данный уровень точности гарантирует, что LLM оперирует проверенной и контекстуально значимой информацией, что критически важно для формирования корректных и содержательных ответов.
Оценка качества объяснений с использованием LLM-метрик
Для обеспечения объективной оценки качества объяснений, применяется методология, основанная на использовании больших языковых моделей (LLM). Вместо субъективных оценок, LLM позволяют автоматизировать процесс анализа, выявляя, насколько полно и точно объяснения соответствуют исходным данным и запросам. Этот подход позволяет количественно измерить различные аспекты качества, такие как логическая связность, информативность и понятность изложения. Такая автоматизированная оценка не только повышает надежность результатов, но и позволяет проводить систематическое сравнение различных стратегий генерации объяснений, выявляя наиболее эффективные подходы к обеспечению прозрачности и интерпретируемости сложных систем.
Для объективной оценки качества генерируемых объяснений используется мощная языковая модель IBM Granite 3.1 Dense. Данная модель применяется для анализа двух ключевых аспектов: точности (faithfulness) — насколько объяснение соответствует исходным данным и не содержит противоречий, и релевантности — насколько полно и уместно объяснение отвечает на поставленный вопрос. Оценка проводится автоматически, что позволяет быстро и эффективно выявлять слабые места в процессе генерации объяснений и оптимизировать используемые стратегии поиска и формирования ответов. Применение IBM Granite 3.1 Dense обеспечивает надежный и воспроизводимый метод оценки, позволяющий судить о качестве объяснений без привлечения экспертов-людей.
Автоматизированная процедура оценки позволяет количественно определить влияние различных стратегий поиска и генерации на качество объяснений. В ходе исследований, различные комбинации методов извлечения информации и генерации текста подвергались анализу с использованием LLM-метрик, что позволило точно измерить, как каждый подход влияет на точность и релевантность предоставляемых объяснений. Полученные данные демонстрируют, что оптимизация этих стратегий приводит к существенному улучшению качества объяснений, позволяя создавать более понятные и полезные ответы для пользователей, и выявлять наиболее эффективные подходы к генерации объяснений в различных сценариях.
Исследования показали значительное повышение качества и полезности генерируемых объяснений благодаря предложенному подходу. Автоматизированная оценка, основанная на использовании больших языковых моделей, позволила достичь уровня достоверности не менее 90% и полезности — не менее 98% для различных моделей. Особенно важно отметить, что полученные объяснения демонстрируют свыше 90% соответствия с эталонными объяснениями, созданными людьми, что подтверждает высокую степень согласованности и надежности предлагаемого метода оценки. Эти результаты свидетельствуют о возможности автоматизированной и объективной оценки качества объяснений, что является важным шагом на пути к созданию более прозрачных и понятных систем искусственного интеллекта.
Будущие направления: масштабирование и настройка с использованием LLM с открытым весом
Использование моделей больших языков с открытыми весами представляет собой экономически эффективную и гибкую альтернативу проприетарным решениям. В отличие от закрытых моделей, требующих значительных финансовых вложений и ограничивающих возможности адаптации, открытые модели позволяют разработчикам свободно модифицировать и настраивать параметры, оптимизируя их под конкретные задачи и требования. Это особенно важно для организаций с ограниченными ресурсами или специфическими потребностями, которым требуется контроль над процессом генерации объяснений и возможность интеграции с существующей инфраструктурой. Доступность исходного кода способствует развитию сообщества, позволяя исследователям и разработчикам совместно улучшать модели и создавать инновационные приложения, расширяя спектр возможностей автоматизированной генерации объяснений.
Использование моделей с открытыми весами предоставляет беспрецедентные возможности для адаптации процесса генерации объяснений. В отличие от закрытых проприетарных систем, разработчики получают прямой доступ к внутренним параметрам модели, что позволяет точно настраивать ее поведение в соответствии со специфическими требованиями проекта. Такой контроль позволяет оптимизировать объяснения для конкретной аудитории, учитывать нюансы предметной области и даже внедрять собственные правила и логику. Возможность тонкой настройки, включая выбор архитектуры и стратегий обучения, открывает путь к созданию объяснений, которые не только точны, но и максимально понятны и полезны для конечного пользователя, повышая эффективность и прозрачность программного обеспечения.
В будущем планируется углубленное исследование различных архитектур больших языковых моделей (LLM) и стратегий их тонкой настройки для существенного повышения качества генерируемых объяснений. Исследователи сосредоточатся на изучении новых подходов к обучению моделей, включая адаптацию к специфическим типам кода и задач, а также на разработке методов, позволяющих более точно контролировать стиль и детализацию объяснений. Особое внимание будет уделено экспериментам с различными размерами моделей и техниками квантования, чтобы найти оптимальный баланс между производительностью и точностью. Цель этих исследований — не только улучшить существующие методы автоматической генерации объяснений, но и создать более надежные и понятные системы, способные эффективно помогать разработчикам в процессе отладки и понимания кода.
Распространение доступа к автоматизированному генерированию объяснений открывает новые возможности для разработчиков и значительно улучшает рабочие процессы в различных организациях. Ранее сложные и дорогостоящие инструменты, требующие специализированных знаний, теперь становятся доступными для более широкого круга специалистов, что позволяет им быстрее понимать и отлаживать код, а также создавать более надежные и понятные приложения. Это способствует повышению производительности, снижению затрат на разработку и, в конечном итоге, ускоряет инновации в сфере программного обеспечения. Более того, автоматическое генерирование объяснений позволяет командам эффективно обмениваться знаниями и опытом, что особенно важно в крупных и распределенных проектах.
Исследование демонстрирует, что использование данных из систем отслеживания ошибок в сочетании с подходом Retrieval-Augmented Generation (RAG) позволяет создавать объяснения поведения программного обеспечения, превосходящие статическую документацию по своей точности и динамичности. Этот метод позволяет не просто фиксировать функциональность, но и предоставлять контекст, необходимый для понимания причинно-следственных связей в коде. Как отмечал Марвин Минский: «Лучший способ понять — это создать». Именно создание объяснений, основанных на реальных данных об ошибках и их исправлении, позволяет добиться глубокого и достоверного понимания принципов работы программного обеспечения. Данный подход подчеркивает важность доказуемости и логической чистоты в процессе генерации объяснений, что соответствует принципам строгой математической логики, лежащим в основе элегантного кода.
Куда Далее?
Представленная работа, несмотря на свою практическую направленность, обнажает более глубокую проблему: стремление к объяснимости в системах, чья сложность превосходит возможности человеческого понимания. Использование данных систем отслеживания ошибок в качестве источника знаний для генерации объяснений — шаг логичный, но лишь откладывает неизбежное. Вопрос в том, насколько вообще возможно создать достоверное описание поведения системы, если сама система, по сути, является чёрным ящиком, чьи внутренние процессы неподвластны полному контролю.
Дальнейшие исследования неизбежно столкнутся с необходимостью формализации семантики программного обеспечения. Использование естественного языка для объяснений, пусть и подкреплённого извлечёнными данными, несёт в себе неизбежные неточности и двусмысленности. Истинное решение, вероятно, лежит в разработке формальных языков и систем доказательства, способных не просто описывать поведение, но и гарантировать его корректность. Любая попытка «объяснить» поведение на основе неполных или неточных данных — это лишь создание иллюзии понимания.
Необходимо также признать, что само понятие «объяснения» субъективно. Что считается достаточным объяснением для одного разработчика, может быть совершенно непонятным для другого. Будущие работы должны учитывать контекст и уровень знаний пользователя, предоставляя персонализированные объяснения, адаптированные к его потребностям. В конечном счёте, цель состоит не в создании «объяснений», а в создании инструментов, позволяющих разработчикам самостоятельно исследовать и понимать сложные системы.
Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2601.05721.pdf
Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/
Смотрите также:
- ПРОГНОЗ ДОЛЛАРА К ШЕКЕЛЮ
- БИТКОИН ПРОГНОЗ. BTC криптовалюта
- ЭФИРИУМ ПРОГНОЗ. ETH криптовалюта
- SOL ПРОГНОЗ. SOL криптовалюта
- SAROS ПРОГНОЗ. SAROS криптовалюта
- ZEC ПРОГНОЗ. ZEC криптовалюта
- ДОГЕКОИН ПРОГНОЗ. DOGE криптовалюта
- ПРОГНОЗ ЕВРО К ШЕКЕЛЮ
- РИППЛ ПРОГНОЗ. XRP криптовалюта
- PEPE ПРОГНОЗ. PEPE криптовалюта
2026-01-13 01:30