利用大型语言模型实现自动化代码迁移和仓库级任务 —— 第一部分

今天，我将开始一系列的文章，讨论一些可能对你在业务中使用所谓的大型语言模型（LLMs）进行代码翻译有用的技巧和最新方法。这一系列的第一篇文章将提供该主题的概览、最近的进展以及领域中的关键挑战。

该系列将包含以下部分：

• 第一部分：介绍与概述（当前文章）
  • 代码迁移中的大型语言模型介绍及概述
  • 近期进展和统计数据
  • 代码仓库层级任务概览
  • 自动化这些任务的关键挑战及难点
  • 大型语言模型驱动的方法介绍
  • 实施策略概述
  • 伦理考量与未来方向概览
• 第二部分：深入探讨用于代码任务的大型语言模型架构**
  • 详细分析优化代码理解的大型语言模型架构
  • 不同模型的比较
  • 模型大小、性能与资源需求间的权衡
  • 针对代码特定任务的微调策略
• 第三部分：代码表示与分析的高级技术
  • 扩展基于图的代码表示方法
  • 抽象语法树（AST）及其在代码翻译中的作用
  • 用于保持代码功能的语义分析技术
  • 用于高效表示和对比的代码嵌入技术
• 第四部分：多代理系统与代码迁移中的协作AI
  • 深入探讨代码任务中的多代理架构
  • 专门代理的角色及互动（如计划者、编码者、调试者）
  • 多代理系统中的冲突解决和决策策略
  • 成功多代理实现案例研究
• 第五部分：代码迁移中的检索增强生成（RAG）技术
  • 详细探讨代码任务中的RAG技术
  • 构建和维护代码知识库
  • 平衡检索与生成以获得最佳效果
  • 提高检索到的代码片段的相关性与准确性的技术
• 第六部分：处理复杂工业和遗留系统
  • 实时和关键安全系统迁移策略
  • 处理硬件依赖代码的方法
  • 翻译领域特定和专有语言的翻译技术
  • 工业环境中成功迁移案例研究
• 第七部分：人工智能辅助代码迁移的质量保证与测试
  • 自动错误检测与修正技术
  • 确保翻译代码的语义等价性
  • 迁移代码库的全面测试策略及方法
  • 将AI辅助的质量保证集成到现有开发流程中
• 第八部分：伦理考量与未来方向
  • 扩展AI生成代码中的知识产权和许可问题
  • 探索人类开发者在AI辅助工作流程中的角色演变
  • 通过AI生成的代码解决偏见和公平性问题
  • 基于大型语言模型的代码迁移中新兴趋势和潜在突破
  • 在AI增强背景下软件开发的未来

在整个系列中，我们将深入探讨每个基于LLM的代码迁移方面，提供全面的见解、实用的小贴士和最新的研究成果。我们将探讨如何在各种软件开发过程中有效利用这些强大的工具，从小项目到复杂的工业系统。读者将在本系列结束后，对AI辅助代码迁移的当前技术水平有一个全面的理解，并清楚地看到这一快速发展领域未来的挑战和机遇。

将大型语言模型集成到仓库级编码任务中代表了软件工程自动化的范式转变。这一开创性方法正在改变开发人员处理大规模代码变更的方式，解决了长期以来的挑战，同时带来了新的可能性。利用大型语言模型的力量，团队现在能够以前所未有的效率和准确性自动化诸如包迁移、API更新和广泛重构等复杂任务。

最近在代码翻译任务中，大语言模型（LLM）的表现有了显著的提升。例如，研究表明，像GPT-4和Claude这样的最先进模型在各种代码翻译和生成任务中取得了40%到80%的成功率，常常优于传统方法。最近一项将实际代码翻译成Rust的研究表明，表现最佳的LLM（Claude 3-Opus）成功翻译了47%的基准程序，而其他LLM的翻译成功率则在21%到43.9%之间[1]。此外，但对于超过100行代码的程序，性能明显下降。与基于规则的工具相比，LLM生成的代码行数比规则工具少1.98倍，并且产生的不安全代码和风格警告要少得多[1]。这些结果不仅凸显了LLM在代码翻译任务中的潜力，也揭示了其当前的局限性。

仓库级别的编码任务涉及在整个代码库中进行大规模更改。这些任务比局部代码更改复杂得多，并且需要全面理解整个代码库及其相互关联。常见的场景包括，例如，框架迁移、升级语言版本、现代化API、代码风格标准化和依赖项管理。

例如，将一个大规模的 web 应用从过时的框架，如 AngularJS，迁移到现代框架，如 React 或 Angular 2+，是一项巨大的任务。这不仅涉及替换 UI 组件，还需要重新思考应用程序的架构、状态管理、路由设置及数据流。这种迁移可能会波及到数百甚至数千个文件，可能需要更改 HTML 模板、JavaScript 逻辑、CSS 样式和构建配置。

同样，升级编程语言的版本，例如从Python 2升级到Python 3，也会带来显著的挑战。这项任务通常需要在整个代码库中更新语法，处理已废弃的功能，并适应新的语言用法。这在大型项目中可能意味着需要修改每一个Python文件，更新导入语句，调整函数调用，有时甚至可能需要重写某些模块以适应新版本的编程范式。

自动化仓库级任务面临着长期以来阻碍有效解决方案发展的挑战。现代软件项目往往类似于复杂生态系统，包含众多相互关联的文件和依赖关系，形成一个错综复杂的关系网络，使得很难预测任何给定更改所带来的全部影响。在工业环境中，这些挑战往往被进一步放大，由于多种原因。

特别是对于较少见的语言对，缺少平行数据集，这对训练和评估代码翻译模型来说是一个很大的挑战。在不同语言或编程范式之间进行翻译时，确保语义的准确传递至关重要，因为每种编程语言都有自己独特的特性、惯用表达和最佳实践。

跨范式翻译问题以及开发有效的评估标准仍然是重要问题。直接语法层面的翻译常常会导致在目标语言中技术上正确但效率低下或不符合习惯的代码。

理解和处理长代码序列的上下文 对 LLM 来说是个难题。任何更改都必须同时考虑两个方面：局部上下文（即被更改代码的直接周边环境）和全局上下文（即更改对整体系统架构的影响）。大型代码库的庞大规模在处理能力、内存使用以及分析和修改代码所需的时间方面带来了显著的挑战。

领域适应性、歧义处理和可解释性需要关注，以确保自动化代码迁移系统的有效性和可信。效率、资源管理和非代码部分的处理是重要的考虑因素，尤其是在大规模项目或计算资源有限的情况下。

许多工业系统具有严格的实时要求，在不同语言之间迁移时保持时间特性极具挑战性。确保迁移代码能够维持或提高安全标准在许多制造流程中至关重要。此外，工业代码通常紧密耦合于特定硬件，使得抽象化和迁移到新平台变得更为困难。此外，许多工业系统使用专有语言或平台，这使得由于缺乏标准化，迁移工作变得更加复杂。

最后，具备持续学习的能力对于代码翻译工具来说是必要的，这一点有助于它们适应语言和技术范式的演变。

应对这些挑战需要采取多方面的策略，结合先进的AI技术、软件工程的最佳实践以及特定领域的专业知识。

最近在大型语言模型（LLM）方面的进步使我们能够更有效地应对这些问题。关键策略包括逐步依赖分析、变更影响分析、动态规划和上下文相关提示。

1. 基于图的表示法： 将代码转换为图网络，以更加有效地捕捉结构关系及依赖性。这种方法在提高准确性及保持代码一致性方面表现出潜力 [2][3][6]。

2. 多智能体系统： 利用多个专门化的大型模型协作来处理代码翻译过程中的不同方面。例如，有一项研究提出一个系统，包含一个规划者、一个编码者和一个调试者，它们一起通过迭代改进来优化代码质量 [4][5]。

3. 检索增强生成（RAG）: 利用过去的迁移知识来随着时间的推移来提高翻译质量。这种方法结合了大语言模型的生成能力，并从已知优质翻译或迁移模式数据库中检索。[7][8][9]

4. 更完善的规划技术：开发更高级的规划方法来规划并执行大规模代码修改 [10].

在这些基础的LLM驱动方法之上，最近的发展带来了更加先进的AI代理和技术，专门设计用于代码迁移和分析任务。这些更高级的系统提供了全面的解决方案来应对复杂的软件工程挑战，不仅仅局限于基本的代码翻译[11]。

这里有几个值得关注的发展：

1. 采用动态规划、工具集成和自动化验证的AI系统，能够以高精度和高效率处理大规模代码迁移。
2. 能够理解和执行复杂软件开发任务（如编写、调试和部署代码）的自主代理程序。
3. 多个专业化代理程序（如规划者、编码者和调试者）协作型AI方法，共同处理复杂的编码任务。

在各种基准测试和实际应用中，这些先进技术已显示出令人鼓舞的结果，特别是在以下领域方面：

• 搞定复杂的数学和机器学习任务
• 提升开放式编码任务的完成度
• 掌控多步骤、多模式的软件开发过程

这些技术的潜在影响涉及多个领域，包括加速数据科学的研究、提升商业智能以及改变计算机科学教育。不过，这些高级系统也带来了一些挑战，例如高计算要求、数据隐私方面的担忧以及在各种实际应用场景中的测试。

随着我们在这个系列中的进展，我们将更深入地探讨这些高级AI代理和技术，研究它们的架构、能力和在代码迁移及仓库级任务中的应用潜力。这次深入探讨将揭示这些先进技术如何影响AI辅助的软件工程的未来。

为了解决代码迁移中的复杂挑战，一个复杂而精细的策略是必不可少的。我们开发的一种方法（我将在后续章节中详细讨论）采用了前沿的人工智能技术，尤其是大型语言模型（LLMs），这些模型结合了先进的软件工程方法。

优化成本、质量和时间之间的平衡对于大规模代码迁移任务来说至关重要。然而，在这种情况下，最重要的是要考虑项目的目标及其目的。从一开始就应明确要优化的目标，因为这将指导所有后续的决定和策略。

有了明确的目标在心中，可以采取几种策略来实现所需的平衡。如下策略可以被采用：可以实施一个动态分配资源的系统（例如，为代码库的部分的关键或复杂部分使用更强大的LLM），而对于较简单的部分，则采用更经济有效的方法。这确保了资源在最需要的地方得到高效利用，从而始终与项目的首要目标保持一致。

设定质量标准并不断调整翻译，直到这些标准被满足，确保额外的时间和成本仅在必要时被投入以达到所需的品质。这些标准应直接与项目目标相联系，无论这些目标侧重于完美功能、特定性能指标的保持，还是特定编码规范的遵循。

代码的结构图可以用于识别可以并行处理的独立模块，这可以显著减少整体迁移时间而不成比例地增加成本。此方法应根据项目的具体需求进行调整，可能优先处理高影响的区域或核心功能。

应该持续评估迁移过程，跟踪成本、质量和时间等指标。这些数据可用于不断优化迁移策略和资源配置，始终将项目的最终目标放在首位。对于特别关键或复杂的代码段，可以采用混合方式，其中AI的建议由人工专家来审阅。这有助于在关键领域保持高质量的同时，控制整体成本，尤其是在项目目标中起关键作用的部分。

与其一次性迁移整个代码库，可以采取渐进式的方法。这有助于将成本逐步分摊到时间上，并通过早期阶段的学习来优化后续迁移的步骤。通过不断改进流程并从每个阶段中学习，组织可以逐渐提高其代码迁移工作的效率和效果。这种方法还允许定期重新评估项目目标，并根据需要调整迁移策略，以适应变化。

在整个过程中，必须将项目的“目标和目的的清晰性”始终作为决策的核心考量。这确保了无论是在降低成本、提升质量还是节省时间方面的所有努力，最终都能为代码迁移项目的预期结果做出贡献。

这里有一些关键提示和策略：

• 采用一种模块化架构，将诸如源代码分析、迁移规划、翻译和错误修复等核心组件分开。
• 利用异步技术执行代码分析和翻译等任务，这也有益。
• 使用高级聚类技术将代码拆分为易于管理的部分，为大语言模型提供局部和全局上下文。
• 实现一个根据中间结果进行迭代调整的系统也是重要的策略。
• 使用不同的大语言模型进行各种任务（大语言模型路由）以优化资源使用，同时保持关键操作的高精度。
• 利用过去的迁移知识随着时间推移提高翻译质量，并通过自动错误处理和修复减少人工干预。
• 生成代码结构和依赖关系的图表以帮助理解复杂代码库。
• 实现一个反馈循环，允许用户输入并进行迭代改进也同样重要。

随着我们在人工智能辅助代码迁移领域的发展，考虑这些技术的应用所带来的伦理考量至关重要。

• 确保AI生成的代码翻译尊重版权和许可协议是一个考虑因素。
• 解决可能影响人类程序员和代码翻译者的担忧是另一个考虑因素。
• 保持代码的质量和安全性，特别是在关键系统里，至关重要。
• 确保AI模型不会在代码翻译中延续或产生偏见也很重要。

• 将代码、文档和其他软件工件整合起来，提供更多的上下文信息以增强翻译任务，是一种方法。
• 开发适合大语言模型的技术，使其能够适应新的编程语言和范式，而无需进行大量的再训练，是另一种方法。
• 创建将人工智能能力与人类专业知识相结合的工具，支持更加细致且上下文感知的代码迁移。
• 设计专门用于代码理解和翻译任务的神经网络设计，也是有前景的方向。

大型语言模型在代码迁移和仓库级别的任务中的应用代表着软件工程自动化的一项重大突破。通过将大语言模型与复杂的分析技术相结合，开发人员现在可以以前所未有的效率和精度应对复杂的大型代码修改任务。随着这项技术的持续发展，它有望简化开发流程，提高代码质量，并使开发团队能够更多地专注于创新和高层次系统架构设计。

尽管仍存在挑战，特别是在适应多样化的编程范式和处理高度动态的代码方面，这种技术在变革软件开发实践方面具有巨大的潜力。这项技术正准备改变软件工程的格局，为我们展现出一个未来，即大规模代码的维护和演进将变得更加容易管理和出错率更低。

这些方法的成功将取决于持续的研究、跨学科的合作以及对AI辅助的代码迁移的伦理和实际影响的考量。随着我们继续这一系列讨论，我们将更深入地探讨具体技巧、挑战及大型语言模型在代码迁移任务中的实际应用。

关于使用大型语言模型翻译现实世界代码的研究。 (https://arxiv.org/abs/2405.11514)

[2] 学习用图表示程序。 (https://arxiv.org/abs/2405.11514)

[3] 使用图神经网络和增强的流抽象语法树来检测重复代码。(https://arxiv.org/abs/2302.03908)

[4] AgentCoder：多代理代码生成：具有迭代测试和优化。（https://arxiv.org/html/2312.13010v2）

[5] MapCoder：用于竞赛问题解决的多智能体代码生成 https://arxiv.org/html/2405.11403v1

[6] 像人类一样调试：通过逐步验证执行过程来调试大规模语言模型 (https://arxiv.org/html/2402.16906v6)

[7] MLOps中的代码自适应自动化——关于大规模语言模型的基准研究。（https://arxiv.org/abs/2405.06835）

[8] 生成增强检索：综述。 (https://arxiv.org/abs/2312.10997)

[9] RAGAS：检索增强生成的自动评估。（arXiv:https://arxiv.org/abs/2309.15217）

[10] CodePlan：使用LLM进行仓库级编码和规划。https://arxiv.org/abs/2309.12499

[11] 数据解释工具：用于数据科学的LLM代理 (https://arxiv.org/abs/2402.18679).

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