2026-06-17 Hoja de ruta completa del desarrollo de Godot LLM

Imagen de la hoja de ruta

Hoja de ruta completa del desarrollo de Godot LLM

Flujo principal

Datos
-> Chatbot RAG de primera fase
-> SFT
-> DPO
-> SWE Agent

El punto clave es crear primero un chatbot RAG de primera fase como experto en la documentación de Godot, usar ese chatbot para etiquetar y procesar los datos de GitHub, y luego ampliar con entrenamiento de modelo y un agente SWE.

Resumen de etapas

Etapa 0. Preparación

Definición de objetivos
Configuración del entorno
Definición del alcance de recolección de datos
Desarrollo de herramientas

Etapa 1. Recolección y estructuración de datos

Recolección de proyectos Godot en GitHub
Recolección de archivos como .gd, .tscn, .tres, .cfg, project.godot, README, etc.
Segmentación de código, extracción por nodo de escena, extracción por archivo de configuración
Generación de JSONL con metadatos del repositorio, árbol de archivos, fragmentos de código, fragmentos de escena, fragmentos de configuración, README/docs

Etapa 2. Desarrollo del chatbot RAG de primera fase

Embedding de la documentación oficial de Godot
Embedding de la documentación de migración
Indexación de la referencia de clases
Desarrollo del pipeline pregunta → búsqueda → respuesta
Ajuste de respuestas para la conversión de Godot 3 → 4
Evaluación de la precisión del QA de documentos y de la recomendación de API

Etapa 3. Etiquetado de datos y creación de conjuntos de datos

Clasificación de versiones Godot 3/4/mixed/unknown
Extracción de mapeo entre la API de Godot 3 y la API de Godot 4
Generación de respuestas de conversión/modificación
Creación de pares de pregunta/respuesta de instrucción
Generación de datos de preferencia DPO
Generación de datos del explorador de repositorios
Generación de datos de parches
Almacenamiento de información meta/validación como posibilidad de pruebas, compatibilidad de versiones de Godot, métodos de verificación, etc.

Etapa 4. Entrenamiento del modelo

Preparación del modelo base
SFT basado en el conjunto de datos de instrucción
DPO basado en el conjunto de datos de preferencia
Evaluación de precisión de clasificación, precisión de conversión/generación, tasa de rechazo de API, alucinaciones

Etapa 5. Desarrollo del agente SWE

Definición de tipos de tareas en proyectos Godot
Construcción de entorno de pruebas con herramientas de exploración/edición de archivos y Godot CLI
Recolección de datos de trayectoria
SFT/DPO basado en trayectoria
Validación y evaluación basadas en proyectos Godot reales
Distribución en forma de API/Chatbot/Plugin y recolección continua de retroalimentación

Etapa 6. Mejora continua

Recolección continua de nuevos proyectos y datos de documentación
Reentrenamiento del modelo
Monitoreo de rendimiento
Expansión de funcionalidades como integración de plugins/IDE

Capacidades objetivo del agente SWE

Análisis del proyecto y detección de problemas
Exploración y comprensión de archivos necesarios
Modificación de código y generación de parches
Pruebas con Godot CLI y verificación de resultados
Análisis de causas de fallos y re‑edición
En última instancia, la capacidad de hacer que el proyecto funcione correctamente.