Generación de código con Graph RAG, AstraDB y gpt-oss

Introducción AstraDB es la oferta serverless de DataStax sobre Apache Cassandra diseñada para aplicaciones en tiempo real que requieren alta escalabilidad y baja latencia. Su capacidad de búsqueda vectorial la convierte en una pieza clave para arquitecturas RAG, ya que permite recuperar contexto relevante de grandes conjuntos de datos privados y mejorar la generación de respuestas por modelos de lenguaje.

Qué es Graph RAG Graph RAG es una variante avanzada de Retrieval Augmented Generation que combina la búsqueda por similitud en vectores con el recorrido estructurado de relaciones entre documentos mediante un grafo de conocimiento. En lugar de limitarse a fragmentos similares de texto, Graph RAG puede seguir rutas lógicas entre nodos de documentación, por ejemplo enlazando una función con su clase padre, sus parámetros y ejemplos de uso, lo que resulta en un contexto más completo y en respuestas y código más funcionales y coherentes.

Resumen del experimento Code Generation with Graph RAG El experimento convierte la documentación de AstraPy en documentos indexados en AstraDB incluyendo metadatos como ejemplos de código, referencias y tipos recolectados. Se agrega un campo parent para construir relaciones y se definen aristas que permiten traversar gathered_types, references, parent, implemented_by y bases. Con un GraphRetriever y una estrategia personalizada llamada CodeExamples que prioriza nodos con ejemplos de código y luego con texto descriptivo, se alimenta a un modelo de lenguaje con la documentación relevante formateada para pedir la generación de un bloque de código Python ejecutable. El resultado es una función práctica para conectar a AstraDB mediante AstraPy usando autenticación por token y recuperar filas de una colección, demostrando una mejora notable frente a usar solo LLM o RAG vectorial estándar.

Implementación local con Ollama y gpt-oss Para ejecutar el pipeline en local se puede preparar un entorno virtual, instalar dependencias incluyendo las integraciones de LangChain, el paquete de ejemplos graph rag example helpers, y un modelo local como gpt-oss gestionado con Ollama. El flujo práctico incluye descargar el modelo gpt-oss, exportar variables de entorno necesarias para AstraDB, cargar documentos convertidos en el vector store AstraDBVectorStore con embeddings locales tipo all MiniLM L6 v2 o similares, aplicar ParentTransformer, definir las aristas, crear el GraphRetriever con la estrategia CodeExamples y finalmente ejecutar la cadena de generación que une el contexto obtenido con el prompt que solicita solo código ejecutable. Con este enfoque se obtienen fragmentos de código que funcionan al probarlos contra AstraDB real o en pruebas controladas.

Puntos clave del proceso Preparación del entorno virtual, instalación de dependencias, descarga y ejecución de gpt-oss con Ollama, configuración de variables de entorno ASTRA DB API ENDPOINT APPLICATION TOKEN KEYSPACE COLLECTION, carga de documentos y metadatos en AstraDB, definición de aristas para traversal, uso de una estrategia custom que prioriza ejemplos de código, formateo de documentación para el prompt y ejecución del LLM para generar código listo para ejecutar.

Resultados y conclusiones La integración de búsqueda vectorial y recorridos estructurados con Graph RAG mejora significativamente la calidad de las respuestas para tareas complejas como generación de código funcional. En las pruebas, Graph RAG encontró más documentos relevantes con ejemplos y generó funciones utilizables, mientras que el LLM solo o el RAG estándar produjeron resultados incompletos o incorrectos. Además, la posibilidad de ejecutar el pipeline en un entorno local con Ollama y gpt-oss demuestra la flexibilidad y portabilidad de la solución.

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