Merge branch 'online' of github.com:BRUNIX-AI/assistance-engine into mrh-online-dev
This commit is contained in:
acano
commit
c6b57849cd
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@ -0,0 +1,341 @@
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# AVAP MAP-Elites Dataset Pipeline — Documentación
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> Scripts para la síntesis de datasets de benchmarks AVAP mediante cobertura de gramática garantizada y priors estadísticos extraídos de código real de producción.
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## Índice
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- [Visión general del sistema](#visión-general-del-sistema)
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- [Requisitos e instalación](#requisitos-e-instalación)
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- [construct_prior.py](#construct_priorpy)
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- [Uso](#uso-construct_prior)
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- [Cómo funciona](#cómo-funciona-construct_prior)
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- [generate_mbap_v2.py](#generate_mbap_v2py)
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- [Uso](#uso-generate_mbap_v2)
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- [Cómo funciona](#cómo-funciona-generate_mbap_v2)
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- [Flujo de trabajo recomendado](#flujo-de-trabajo-recomendado)
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- [Archivos generados](#archivos-generados)
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## Visión general del sistema
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El pipeline consta de dos scripts que trabajan en conjunto:
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construct_prior.py → construct_map.yaml
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↓ ↓
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generate_mbap_v2.py ←─────────────────┘
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↓
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dataset .json + coverage_stats .json
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```
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1. **`construct_prior.py`** analiza codebases reales en GitHub para extraer con qué frecuencia co-ocurren los 38 comandos AVAP en código de producción real. El resultado es un fichero `construct_map.yaml` con pesos estadísticos.
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2. **`generate_mbap_v2.py`** usa esos pesos para dirigir un generador MAP-Elites que llama a la API de Claude, garantizando cobertura uniforme de todas las combinaciones de pares y tríos del DSL AVAP.
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## Requisitos e instalación
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```bash
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pip install requests pyyaml anthropic
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pip install datasets huggingface_hub # solo si usas --prior-sources huggingface
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export ANTHROPIC_API_KEY=sk-ant-...
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export GITHUB_TOKEN=ghp_... # opcional pero recomendado
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El parser AVAP debe estar en ejecución si se desea validación AST real (opcional; si no está disponible, se usa keyword scanning como fallback):
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```bash
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# El parser debe escuchar en el puerto configurado (por defecto 8080)
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# Ejemplo: http://localhost:8080
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## `construct_prior.py`
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### Uso (construct_prior)
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El script tiene dos modos de operación: **generación** del mapa y **verificación** de uno existente.
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#### Generar `construct_map.yaml` (ejecutar una vez, o cuando cambie la gramática AVAP)
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```bash
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# Ejecución básica (sin token: límite de 10 req/min en GitHub)
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python construct_prior.py --generate-map
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# Con token de GitHub (recomendado — 30 req/min)
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python construct_prior.py --generate-map --github-token ghp_...
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# Analizar más ficheros para un prior más rico
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python construct_prior.py --generate-map --max-files 200 --github-token ghp_...
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# Ruta de salida personalizada
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python construct_prior.py --generate-map --output /ruta/construct_map.yaml
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#### Verificar un `construct_map.yaml` existente
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```bash
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python construct_prior.py --verify --map construct_map.yaml
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```
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#### Uso como módulo desde `generate_mbap_v2.py`
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```python
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from construct_prior import ConstructPrior
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# Cargar desde YAML generado
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prior = ConstructPrior.from_yaml("construct_map.yaml")
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# Consultar el peso de una celda (par o trío de comandos AVAP)
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w = prior.cell_weight(frozenset({"try", "ormAccessSelect"}))
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# Fallback estático (sin necesidad de YAML)
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prior = ConstructPrior.static_fallback()
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#### Parámetros CLI
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| Parámetro | Tipo | Por defecto | Descripción |
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|---|---|---|---|
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| `--generate-map` | flag | — | Activa el modo de extracción desde GitHub |
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| `--verify` | flag | — | Carga y muestra estadísticas de un YAML existente |
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| `--github-token` | str | `$GITHUB_TOKEN` | Token de acceso personal de GitHub |
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| `--max-files` | int | `100` | Número máximo de ficheros a analizar |
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| `--output` | str | `construct_map.yaml` | Ruta de salida del YAML |
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| `--map` | str | `construct_map.yaml` | Ruta del YAML a verificar (solo con `--verify`) |
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### Cómo funciona (construct_prior)
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El objetivo del script es responder a la pregunta: **¿qué combinaciones de comandos AVAP aparecen juntas con más frecuencia en código API real de producción?** Esa información sirve para sesgar el generador de datasets hacia patrones realistas.
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#### 1. Vocabulario AVAP (`AVAP_NODE_NAMES`)
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Se define una lista canónica de 38 comandos AVAP organizados por categoría (variables, ORM, HTTP, criptografía, concurrencia, etc.). Esta lista es la única fuente de verdad del módulo y es importada también por `generate_mbap_v2.py`.
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#### 2. Tabla de equivalencias de lenguaje (`LANGUAGE_MAPPINGS`)
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Cada comando AVAP se mapea a sus equivalentes en Python (detección por AST), Go (keywords) y SQL. Esta tabla, verificada manualmente, define *qué buscar* al escanear los codebases. Por ejemplo:
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- `ormAccessSelect` → llamadas como `.fetchall()`, `.query()`, `.filter()`
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- `RequestPost` → `requests.post`, `httpx.post`, `session.post`
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- `try` → nodo `ast.Try` en el AST de Python
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#### 3. Extracción desde GitHub (`GitHubFetcher`)
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Se lanzan 16 queries predefinidas contra la GitHub Code Search API, cada una orientada a un patrón típico de microservicio (ORM + manejo de errores, clientes HTTP, autenticación con crypto, concurrencia async, JSON, fechas, etc.). Los ficheros encontrados se descargan en base64 y se decodifican en memoria.
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El fetcher respeta automáticamente el rate limit de la API (10 req/min sin token, 30 req/min con token) con esperas adaptativas entre peticiones.
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#### 4. Detección AST de Python (`PythonASTDetector`)
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Cada fichero descargado se parsea con el módulo estándar `ast` de Python. El walker del AST recorre todos los nodos y detecta qué comandos AVAP están presentes según su equivalente estructural:
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- `ast.Try` → `"try"` + `"exception"`
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- `ast.FunctionDef` → `"function"` + `"addParam"` (si tiene argumentos)
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- `ast.For` / `ast.AsyncFor` → `"startLoop"`
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- `ast.Call` con callee `.fetchall` → `"ormAccessSelect"`
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- etc.
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Este enfoque es **AST-level**, no keyword scanning, lo que elimina falsos positivos por nombres de variable, strings o comentarios. Si el fichero tiene errores de sintaxis, cae automáticamente a un keyword fallback.
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#### 5. Acumulación de co-ocurrencias (`CooccurrenceExtractor`)
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Por cada fichero analizado se obtiene un conjunto de comandos AVAP detectados. Se calculan todas las combinaciones de pares y tríos posibles de ese conjunto y se incrementan sus contadores. Por ejemplo, si un fichero contiene `{try, ormAccessSelect, return}`, se incrementan los contadores de `(try, ormAccessSelect)`, `(try, return)`, `(ormAccessSelect, return)` y el trío `(try, ormAccessSelect, return)`.
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#### 6. Normalización y escritura del YAML (`generate_construct_map`)
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Los contadores de co-ocurrencia se normalizan a `[0, 1]` dividiéndolos por el máximo observado. El resultado se escribe en `construct_map.yaml` con dos secciones:
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- `language_mappings` — la tabla de equivalencias (trazabilidad)
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- `pair_weights` / `trio_weights` — pesos empíricos extraídos
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#### 7. Propagación de pesos a subsets (`_propagate_subset_weights`)
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Los tríos que contienen pares con alto peso heredan el 60% del peso del par más relevante que contienen. Esto garantiza que los tríos formados por pares comunes sean visitados antes que tríos de combinaciones raras.
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#### 8. Fallback estático
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Si no se dispone de conexión a GitHub o de un YAML previo, `ConstructPrior.static_fallback()` retorna un conjunto de 40+ pesos hard-coded basados en conocimiento experto (por ejemplo, `(try, exception)` = 1.0, `(function, return)` = 0.98).
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## `generate_mbap_v2.py`
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### Uso (generate_mbap_v2)
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#### Invocación básica
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```bash
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# Modo por defecto: MAP-Elites + ConstructPrior (Candidato F)
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python generate_mbap_v2.py --lrm avap.md --parser http://localhost:8080
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# Generar 5000 ejemplos con celdas de hasta 3 comandos
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python generate_mbap_v2.py --lrm avap.md --parser http://localhost:8080 \
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--problems 5000 --cell-size 3 --mode map-elites-prior
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#### Opciones del prior
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```bash
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# Usar datos reales de GitHub para el prior (AST-level, requiere red)
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python generate_mbap_v2.py --lrm avap.md --mode map-elites-prior \
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--prior-sources github
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# Guardar el prior tras la extracción (para reutilizarlo después)
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python generate_mbap_v2.py --lrm avap.md --mode map-elites-prior \
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--prior-sources github --prior-save prior_weights.json
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# Cargar un prior pre-extraído (sin peticiones a GitHub)
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python generate_mbap_v2.py --lrm avap.md --mode map-elites-prior \
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--prior-load prior_weights.json
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# Usar el prior generado por construct_prior.py
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python generate_mbap_v2.py --lrm avap.md --mode map-elites-prior \
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--prior-map construct_map.yaml
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```
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#### Modos de generación
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```bash
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# Candidato F: MAP-Elites + ConstructPrior (por defecto, recomendado)
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python generate_mbap_v2.py --lrm avap.md --mode map-elites-prior
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# Candidato E: MAP-Elites con pesos uniformes (baseline sin prior)
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python generate_mbap_v2.py --lrm avap.md --mode map-elites
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# Candidato A: CW-Reward pool (no implementado en v2, usar generate_mbap.py)
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python generate_mbap_v2.py --lrm avap.md --mode reward
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#### Parámetros CLI completos
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| Parámetro | Tipo | Por defecto | Descripción |
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|---|---|---|---|
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| `--lrm` | str | `avap.md` | Ruta al Language Reference Manual de AVAP |
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| `--output` | str | `output/mbpp_avap_v2.json` | Ruta del dataset de salida |
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| `--problems` | int | `5000` | Número de ejemplos a generar |
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| `--parser` | str | `http://localhost:8080` | URL del parser AVAP |
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| `--cell-size` | int | `3` | Tamaño máximo de celda: 2=solo pares, 3=pares+tríos |
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| `--quality-threshold` | float | `0.80` | Calidad mínima para considerar una celda "buena" |
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| `--alpha` | float | `0.30` | Peso de los comandos bonus en la calidad |
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| `--beta` | float | `0.20` | Peso de la calidad de los tests en la calidad |
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| `--gamma` | float | `0.10` | Peso de la riqueza del código en la calidad |
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| `--mode` | choice | `map-elites-prior` | Modo de generación (ver arriba) |
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| `--prior-map` | str | `construct_map.yaml` | Ruta al YAML generado por `construct_prior.py` |
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| `--prior-epsilon` | float | `0.05` | Peso mínimo para celdas cola (tail cells) |
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| `--prior-phase3-threshold` | float | `0.70` | Calidad a partir de la cual se activa la Fase 3 (tail) |
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| `--api-key` | str | `$ANTHROPIC_API_KEY` | API key de Anthropic |
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### Cómo funciona (generate_mbap_v2)
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El generador implementa un algoritmo de **Quality-Diversity (QD)** llamado MAP-Elites aplicado a la generación de ejemplos de código AVAP. El objetivo es producir un dataset que cubra de forma garantizada todas las combinaciones de pares y tríos de los 38 comandos del DSL, sin sesgos de distribución.
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#### 1. Vocabulario y detección de constructs (`AVAP_NODE_TYPES`, `CellValidator`)
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Se define un diccionario que mapea cada comando AVAP a sus patrones de keyword. `CellValidator` detecta qué comandos están presentes en un ejemplo generado usando dos estrategias:
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- **Desde el AST del parser AVAP**: se recorre el árbol recursivamente buscando nodos por `type`.
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- **Desde el código fuente** (fallback): se buscan los patrones de keyword del diccionario. `if_mode2` se comprueba antes que `if_mode1` para evitar ambigüedad.
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Además calcula una **puntuación de calidad** compuesta:
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quality = fidelity
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+ alpha * bonus_constructs_ratio
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+ beta * test_quality
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+ gamma * code_richness
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- `fidelity`: fracción de los constructs requeridos por la celda que están presentes (componente principal).
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- `bonus_ratio`: constructs adicionales más allá de los requeridos.
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- `test_quality`: proporción de tests con patrón `re.match()` y longitud > 10.
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- `richness`: número de líneas normalizadas a 30 (proxy de complejidad).
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#### 2. Mapa de cobertura MAP-Elites (`CoverageMap`)
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Es la estructura central del algoritmo. Mantiene **una celda por cada combinación posible de 2 o 3 comandos AVAP** (con `cell_size=3`: 703 pares + N tríos de un total de 38 comandos). Cada celda almacena el mejor ejemplo encontrado hasta el momento para esa combinación.
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Una celda solo se considera válida si el ejemplo que contiene usa **todos** los constructs de su clave. El mapa expone métricas en tiempo real: tasa de llenado, entropía de distribución (Shannon), y celdas de baja calidad.
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#### 3. Selector de celdas — Candidato E (`CellSelector`)
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Implementa la estrategia de selección sin prior en tres fases:
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- **Fase 1**: Celdas vacías (round-robin aleatorio con semilla fija para reproducibilidad).
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- **Fase 2**: Celdas con calidad por debajo del umbral.
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- **Fase 3**: UCB (Upper Confidence Bound) sobre todas las celdas — equilibrio entre explotar celdas de alta calidad y explorar celdas poco visitadas.
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#### 4. Selector con prior — Candidato F (`CellSelectorPrior`)
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Extiende `CellSelector` incorporando los pesos de `ConstructPrior`:
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- **Fase 1**: Las celdas vacías con peso de prior alto (> 1.5× epsilon) se priorizan mediante muestreo ponderado. Esto hace que el dataset sea útil para RAG desde los primeros ejemplos (los patrones más frecuentes en producción se cubren primero).
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- **Fase 2**: Las celdas de baja calidad se seleccionan con UCB multiplicado por el peso del prior.
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- **Fase 3**: Una vez que las celdas de prior alto alcanzan el umbral de calidad, se activa la cobertura de las celdas cola (tail cells, prior ≈ epsilon).
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#### 5. Construcción del prompt y llamada a la API (`Generator`)
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Para cada celda seleccionada se construye un prompt estructurado que incluye el LRM completo de AVAP y una especificación precisa: "genera UN problema de benchmark estilo MBPP que use **exactamente** estos constructs: `{cell}`". El generador nunca pide exploración libre — cada llamada tiene una especificación de cobertura forzada.
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La respuesta se parsea esperando JSON con campos `prompt`, `code`, y `tests`.
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#### 6. Validación y actualización del mapa
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Cada ejemplo generado pasa por `CellValidator`:
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1. Se intenta parsear con el parser AVAP (si está disponible).
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2. Se detectan los constructs presentes.
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3. Se calcula la puntuación de calidad.
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4. Si la calidad supera el ejemplo actual de la celda (o la celda está vacía), el mapa se actualiza.
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#### 7. Checkpoints y métricas
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Cada 100 llamadas a la API se imprime un checkpoint con: tamaño del dataset, tasa de éxito, estado del mapa, entropía de distribución, y divergencia KL entre el dataset y el prior (KL = 0 significa alineación perfecta con patrones de producción).
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#### 8. Guardado (`_save`)
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Al finalizar se guardan dos ficheros:
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- `<output>.json` — el dataset completo.
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- `<output>_coverage_stats.json` — estadísticas de cobertura, entropía, frecuencia por nodo, y KL-divergence respecto al prior.
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## Flujo de trabajo recomendado
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# Paso 1: Generar el prior estadístico (una sola vez, o al actualizar la gramática)
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python construct_prior.py --generate-map --github-token $GITHUB_TOKEN --max-files 200
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# Paso 2: Verificar el prior generado
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python construct_prior.py --verify --map construct_map.yaml
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# Paso 3: Generar el dataset
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python generate_mbap_v2.py \
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--lrm avap.md \
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--parser http://localhost:8080 \
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--prior-map construct_map.yaml \
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--problems 5000 \
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--output output/dataset_v2.json \
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--mode map-elites-prior
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```
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## Archivos generados
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| Fichero | Generado por | Descripción |
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|---|---|---|
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| `construct_map.yaml` | `construct_prior.py` | Pesos de co-ocurrencia de pares/tríos AVAP extraídos de GitHub |
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| `<output>.json` | `generate_mbap_v2.py` | Dataset de ejemplos AVAP estilo MBPP |
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| `<output>_coverage_stats.json` | `generate_mbap_v2.py` | Estadísticas de cobertura, entropía y KL-divergence |
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