效率Max：AI读了源码后再教我

在阅读技术文章前，我们可以让Webpilot对文章内容先做个总结，看完总结再阅读会更轻松。既然这个项目这么有用，而且代码是开源的，那不看看他的实现原理说不过去。况且，我还发现了作者团队留下的乐子 —— 在Webpilot贡献者一栏中，项目主程居然是ChatGPT。

大家好，我卡颂。

经常看技术博客的朋友，可能对Webpilot[1]并不陌生。这是个「能对网页内容提问的AIGC浏览器插件」。

他有什么作用呢？

比如，在阅读技术文章前，我们可以让Webpilot对文章内容先做个总结，看完总结再阅读会更轻松。

既然这个项目这么有用，而且代码是开源的，那不看看他的实现原理说不过去。况且，我还发现了作者团队留下的乐子 —— 在Webpilot贡献者一栏中，项目主程居然是ChatGPT。

既然代码是ChatGPT写的（姑且这么认为吧），那我们看代码也不要人肉看了。

今天，让我们试试AIGC读了项目源码后再来教我们。

应用选择

当前，代码相关的AIGC应用的操作对象主要是「代码片段」或「某个代码文件」，比如：

• Github Copilot
• cursor

但我们希望应用了解整个项目，所以需要应用既能理解「代码片段」或「某个代码文件」，又能理解「代码之间的依赖关系」。毕竟，代码逻辑通常是跨文件的。比如，假设项目中存在方法fnA，他：

• 在a.js中定义
• 在b.js、c.js中使用

那么当提问fnA相关问题，AIGC应用的上下文中起码应该包括以下信息：

• 项目整体情况。
• a.js、b.js、c.js的代码。

才能回答好问题。

要实现类似效果，业界的常用做法是Embedding，即「将内容实体映射为低维向量，通过向量之间的相似度判断内容关联关系」。

比如，开源项目pdfGPT[2]可以接收PDF文档，用户就文档内容向他提问。

文档动辄几百页，GPT一次性能够接收的token有限，他是如何实现「就用户提问，在全文档中检索答案」呢？原理大体可以概括为：

1. 将PDF文档分割成小的内容块。
2. 将内容块通过Embedding映射为低维向量，并存储。
3. 当用户提问后，首先将问题映射为低维向量。
4. 将3的低维向量与所有「存储的低维向量」比较，寻找关联度最高的向量。
5. 将「用户提问」、「与用户提问关联度最高的向量对应的内容块」组合在一起向LLM提问。
6. 获得回答。

按照上述「解析PDF文档」的思路，我找到了解析代码的应用 ——bloop[3]。

bloop简介

bloop有点类似pdfGPT，只不过他的接收的是代码仓库，用户就代码仓库向他提问。

在官网下载bloop桌面应用后，绑定自己的Github账号，即可免费使用。

注意：bloop会要求你所有public、private仓库的读写权限。在意的同学可以像我一样注册个新Github账号。

我已经fork了Webpilot项目（就是我们要学源码的项目），这里直接让bloop同步Webpilot。

在bloop内部，这一步应该会建立代码文件的低维向量。

现在，我们可以就Webpilot项目向bloop提问了。来看看我们的第一个问题：

简单介绍下这个项目。

很遗憾，第一句话就答错了 ——Webpilot是「能对网页内容提问的AIGC浏览器插件」，而不是一个文本到图像的程序。

Webpilot项目中确实存在MidJourney（根据提示词生成图片的AIGC应用）相关代码，但这样回答肯定是以偏概全了。

那这是不是意味着bloop不中用呢？并不是的。

刚才我们已经提到，采用Embedding的实现方式只能获得「与提问内容相关的内容」，再就这些内容向模型提问。并非是模型完全理解代码逻辑后再提问。

换句话说，对于上述「提问fnA相关问题」的例子，采用Embedding后，我们会将下述信息整合后输入给模型：

• 项目整体情况
• a.js、b.js、c.js的代码
• 用户的提问

模型根据上述信息回答问题。

而不是模型理解项目代码逻辑后，再回答「fnA相关问题」。

所以，在向bloop提问时，我们需要给到一些线索，比如：

• 文件名
• 函数名
• 变量名

这样，bloop才能根据线索，通过Embedding寻找相关内容。

当我们将「简单介绍下这个项目」修改为「根据README的信息，介绍下这个项目的用途」后，bloop给到了我们想要的答案：

其中，README就是我们给到的线索。

用bloop读源码

我们与bloop的对话不仅是为了寻求答案，更是为了给bloop提供更多线索。比如，当bloop回答：

Webpilot允许你与网页进行自由形式的对话，或者与其他用户进行自动的争论......

后，这个答案不仅是告诉我们的，也是告诉bloop自己的。在回答前，他也不知道Webpilot到底能干嘛。在回答后，我们就能继续提问：

“与网页进行自由形式的对话”这部分逻辑在哪里定义的

此时，bloop告诉了我们关键信息 —— 应用的主要逻辑在useAskAi方法中：

那么接下来，我们让bloop详细解释useAskAi方法的作用就能了解Webpilot的实现原理：

现在让我们思考一个问题，如果我们询问：

useAskAi方法都在哪些模块被使用？

bloop能给出正确答案么？答案是：不太能。

这有点反直觉，毕竟，在程序员看来，作为一个代码浏览器，bloop完全可以静态分析模块依赖关系后找到答案。

但是，bloop是基于Embedding技术实现的。在bloop底层，并不存在模块依赖图，而是「代码块对应的低维向量」。

所以，bloop能找到部分「使用useAskAi方法的模块」，但可能找错、也可能找不全。

总结

bloop是基于Embedding技术实现的代码问答工具，对他提问需要遵循几个原则：

• 问题尽量详细，给bloop更多线索。

坏问题：简单介绍下这个项目。

好问题：根据README的信息，介绍下这个项目的用途。

• 提问「详细的业务逻辑问题」时，可以分步骤提问。

坏问题：“与网页进行自由形式的对话”怎么实现的？

好问题：

• 根据README的信息，介绍下这个项目的用途。
• “与网页进行自由形式的对话”怎么实现的？

一句话总结 ——bloop了解很多「关于你项目的知识」，但在向他提问时，得先让他明白你的问题和「他了解的哪部分知识」相关。

能做到以上这点，bloop将会是你得力的源码阅读助手。

参考资料

[1]Webpilot:https://github.com/webpilot-ai/Webpilot。

[2]pdfGPT:https://github.com/bhaskatripathi/pdfGPT。

[3]bloop:https://bloop.ai/。