「Qodo-Embed-1」驚異の性能！最先端コード埋め込みモデルを試してみた

こんにちは、開発者の皆さん

最近、Qodoの最先端コード埋め込みモデル「Qodo-Embed-1」を試してみました。特に、1.5Bの小型バージョンでも、その性能に非常に感動しました。

この記事では、以下のトピックについて詳しく解説します。

- コード埋め込みとは？
- Qodo-Embed-1-1.5Bとは？
- モデルの主な機能
- Qodo-Embed-1-1.5Bを実際に使ってみる

それでは、始めましょう

## コード埋め込みとは？
コード埋め込みは、複雑なコード構造を数値ベクトルに変換し、コードの意味や機能を捉える技術です。

簡単に言うと、コードを単なるテキストではなく、「意味を持った数字」に変換することで、機械がコードの意味を理解し、比較できるようにするものです。

例えば、Googleマップが場所を緯度・経度で表現するように、コード埋め込みはコードをベクトル（数値のリスト）として表現し、類似したコード同士が近い位置になるようにします。

以下のPython関数を例に考えてみましょう。
```python
def add_numbers(a, b):
    return a + b

def sum_two_values(x, y):
    result = x + y
    return result
```
上記の2つの関数は異なるコードですが、同じような処理を行っているため、埋め込み空間では近い位置にマッピングされます。

## Qodo-Embed-1-1.5Bとは？
Qodo-Embed-1-1.5Bは、ソフトウェア開発分野の検索タスク向けに設計された最先端のコード埋め込みモデル（1.5Bパラメータ）です。

このモデルは、自然言語からコード、コードからコードの検索に最適化されています。

### モデルの主な機能:

 **コード検索**: 大規模なコードベースの中から効率的に検索可能。

 **RAG（Retrieval-Augmented Generation）**: コード生成の精度を向上。

 **セマンティックコード理解**: コードスニペット間の複雑な関係を捉える。

 **マルチ言語対応**: 主要な9つのプログラミング言語に対応（Python, C++, C#, Go, Java, JavaScript, PHP, Ruby, TypeScript）。

 **高次元埋め込み**: 1536次元の豊かな表現を生成。

## Qodo-Embed-1-1.5Bを実際に使ってみる

Qodo-Embed-1には2つのサイズがあります。
- **Lite (1.5B)**: Qodo-Embed-1-1.5B
- **Medium (7B)**: Qodo-Embed-1-7B

このモデルは、Hugging Face TransformersやSentenceTransformersライブラリを使って利用できます。

### クイックセットアップ
```bash
pip install sentence-transformers
```

### ユースケース1: 文の類似度検索
以下のPythonコードは、文同士の類似度を計算し、最も近い文を特定するものです。
```python
from sentence_transformers import SentenceTransformer
from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity
import numpy as np

model = SentenceTransformer("Qodo/Qodo-Embed-1-1.5B", trust_remote_code=True)

source_sentence = "それはとても幸せな人です。"
sentences_to_compare = [
    "それは幸せな人です。",
    "それは幸せな犬です。",
    "今日は晴れの日です。",
    "その男性は喜びに満ちて笑っています。"
]

source_embedding = model.encode([source_sentence])
comparison_embeddings = model.encode(sentences_to_compare)

similarity_scores = cosine_similarity(source_embedding, comparison_embeddings)[0]
most_similar_idx = int(np.argmax(similarity_scores))
most_similar_sentence = sentences_to_compare[most_similar_idx]

print(f"最も類似した文: \"{most_similar_sentence}\"")
print(f"類似度スコア: {similarity_scores[most_similar_idx]:.4f}")
```
 期待される出力:
```
最も類似した文: "それは幸せな人です。"
類似度スコア: 0.9795
```

### ユースケース2: コード検索
以下のコードは、自然言語のクエリを使用して、最も関連性の高いコードスニペットを検索します。
```python
snippets = [
    """def binary_search(arr, target):
    low, high = 0, len(arr)-1
    while low <= high:
        mid = (low + high) // 2
        if arr[mid] == target:
            return mid
        elif arr[mid] < target:
            low = mid + 1
        else:
            high = mid - 1
    return -1""",

    """def reverse_linked_list(head):
    prev = None
    current = head
    while current:
        next_node = current.next
        current.next = prev
        prev = current
        current = next_node
    return prev"""
]

query = "Pythonで連結リストを反転させる方法"
query_embedding = model.encode(query)
snippets_embeddings = model.encode(snippets)
similarities = cosine_similarity([query_embedding], snippets_embeddings)
most_similar_idx = np.argmax(similarities)

print("最も関連性の高いコードスニペット:")
print(snippets[most_similar_idx])
```
 期待される出力:
```
def reverse_linked_list(head):
    prev = None
    current = head
    while current:
        next_node = current.next
        current.next = prev
        prev = current
        current = next_node
    return prev
```

## まとめ

このモデルは、たった1.5Bのパラメータながら、3～4倍のサイズのモデルに匹敵する性能を発揮しました。

RAGパイプラインの構築、コード検索ツールの開発、または開発環境の向上を考えているなら、このモデルは試す価値があります。

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