Hoy fue uno de esos días en los que todo finalmente encaja como piezas de LEGO. He trabajado en el pipeline completo que permitirá a Secrin tomar cualquier repositorio de código, descomponerlo en piezas pequeñas y significativas, y almacenarlas en una base de datos gráfica para luego realizar búsquedas realmente inteligentes. Piensa en ello como enseñar a Secrin a leer código como un detective que identifica personajes, eventos, relaciones y pistas.
El primer paso fue clonar el repositorio. Antes de que Secrin pueda entender nada, necesita una copia local del código. Implementé la lógica que clona de forma ordenada un repositorio Git y lo prepara para el análisis, gestionando ramas, submódulos y exclusiones para que el escaneo sea preciso y reproducible.
Después viene el análisis del AST o árbol de sintaxis abstracta. Convertimos archivos de código en una estructura jerárquica de nodos que representan funciones, clases, variables, condiciones y bucles. Con esto Secrin deja de ver texto plano y empieza a reconocer la semántica del código y las relaciones entre sus componentes.
Una vez extraídos los nodos del AST, los insertamos en la base de datos gráfica. Este modelo es ideal porque permite almacenar relaciones de forma natural, conectar nodos como funcion A llama a funcion B y representar la estructura del código como un mapa navegable en lugar de forzarlo en tablas relacionales tradicionales. Hoy finalicé la lógica central para insertar nodos y conectar sus relaciones, incluyendo tipos de relaciones y metadatos que facilitan consultas complejas.
Además, hicimos que el grafo sea consciente del tiempo almacenando commits como nodos. Los commits son como entradas de diario, y ahora se vinculan con los archivos y las estructuras AST que modificaron. Esto permite responder preguntas como cuando se rompió una función o quién modificó por última vez una parte del código, aportando trazabilidad y contexto histórico esencial para mantenimiento y auditorías.
La parte más interesante fue añadir incrustaciones o embeddings para habilitar una búsqueda híbrida. Las incrustaciones dan significado al texto y al código permitiendo calcular similitud semántica. Combinamos búsqueda precisa mediante grafo con búsqueda por embeddings que es más flexible y difusa pero muy potente. Con este enfoque híbrido Secrin puede responder desde preguntas estructurales como dónde se usa una variable hasta cuestiones de intención como por qué existe una función.
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En resumen, el pipeline que construimos convierte repositorios en grafos ricos en contexto y tiempo, enriquecidos con embeddings para búsquedas semánticas. Esta plataforma facilita mantenimiento, auditoría y descubrimiento del conocimiento oculto en el código, y es una pieza clave en nuestra oferta de servicios que abarca aplicaciones a medida, ia para empresas, agentes IA, ciberseguridad, servicios cloud aws y azure y servicios inteligencia de negocio con power bi.
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