AI 코드 리뷰 봇이 사소한 댓글을 남기는 것을 막은 방법
- 제목: "우리는 어떻게 AI 코드 리뷰 봇이 사소한 지적을 하지 않도록 만들었는가"
- 작성자: Daksh Gupta
- 이벤트: 2024년 12월 16일 Sourcegraph Dev Tools 밋업에서의 발표
- 배경: Greptile의 공동 창업자이며, AI 코드 리뷰 봇을 개발
- 문제:
- AI 코드 리뷰 봇이 너무 많은 코멘트를 남김
- 코멘트 중 79%가 사소한 지적(nit)으로 식별됨
- 초기 대처:
- AI 봇이 생성하는 코멘트의 품질을 평가하는 방법 연구
- GitHub 리액션이나 코드 수정된 코멘트를 통해 품질 평가 시도
- 성능 지표: PR 작성자가 실제로 처리하는 댓글 비율
- 분석 결과: 코멘트 19%가 유용, 2%는 잘못, 79%는 사소한 지적
- 시도 1: 프롬프트 엔지니어링
- 효과 없음, 중요한 코멘트도 줄어듦
- 시도 2: LLM-as-a-judge
- 효과 없음, LLM의 평가가 임의적이었음
- 결론:
- 프롬프팅 및 자체 평가가 실패
- "nits"의 기준이 팀마다 다름을 이해
- 최종 시도: 클러스터링
- 팀별로 과거의 코멘트 임베딩 벡터 생성 및 저장
- 유사한 3개 이상의 다운보트된 코멘트와 코사인 유사성 검사 후 필터링
- 결과:
- 사소한 지적을 줄이는 데 성공
- 봇의 코멘트 처리 비율이 19%에서 55% 이상으로 향상
- 문제는 지속적이며, 추후 개선 가능성 있음
3greptile.com링크 복사하기
AI 뉴스 요약은 뉴스의 내용을 AI가 요약(GPT-4 활용)한 것입니다. 따라서 틀린 내용을 포함할 수 있습니다. 뉴스의 자세한 내용을 확인하시려면 해당 뉴스 링크를 클릭해주세요.