怎么可以有效利用 LLM 分析开源项目，如 Vue/React？

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最近在学习新框架的过程中，我想通过大语言模型（ LLM ）来强化对项目源代码的理解。我发现 Claude 可以将代码块通过 Mermaid 转换成图形，这无疑能让开发者更好地学习和理解代码模块。

然而，由于 LLM 有 Token 数量的限制，开源项目的文件和代码量通常很大，直接将完整代码提供给 LLM 进行分析并不现实。

如果手动分段和汇总代码，操作也不太现实（当代码量很大时，多个 LLM 会话还是需要手动处理）。

我发现编译过程中有一个抽象语法树（ AST ）的概念，可以解析代码，生成一种结构化表示，便于理解代码各部分的关系。通过 AST 可以很容易提取函数、类、变量等信息。

尽管将代码转成 AST 之后再让 LLM 理解是一种抽象的解决方案，但这种方法可能依然会超出 Token 的限制。

像通过 CodeBERT 结合 RAG 这样的方案，虽然可以通过代码的特定标识做检索，但不能在抽象理解后让 LLM 再次处理。

关于这种组合策略，还有哪些其他方向可以考虑？

llm

AST

CodeBERT

3 条回复 2024-08-31 04:14:16 +08:00

murmur

2024-08-30 10:58:20 +08:00

根本不看源码，前端的深度就那么点，有时间可以往理论或者广度扩展，比如计算机图形学，移动端开发，游戏引擎，系统设计，后端，界面交互设计，等等

kenshinhu

2024-08-30 11:02:29 +08:00

@murmur 是的，我也是这样观点。但收限于个人的知识点，很多时候源代码是有对某些理论的应用，如果不知道这些理论就可能摸不着头脑。我的想法是有了这个组合策略就可以扩展抽象出源代码的体系，以突破个人的知识点限制。

secondwtq

2024-08-31 04:14:16 +08:00

个人觉得 AST 直接喂给 LLM 不太靠谱，应该说 AST 作为实现内部的细节，本身就没有固定表示（并且 serialize 成可读的文本之后会比源代码更加 verbose ）。把 AST 里面提取的信息喂过去是可行的。

另外一点是所有这些方案都是代码中的静态信息，但是可以考虑附加运行时动态信息，比如主要功能调用路径、状态的典型取值等。