論文の概要: RepoCoder: Repository-Level Code Completion Through Iterative Retrieval and Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.12570v2
• Date: Mon, 3 Apr 2023 08:07:16 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-04 20:45:29.334033
• Title: RepoCoder: Repository-Level Code Completion Through Iterative Retrieval and Generation
• Title（参考訳）: RepoCoder: 反復検索と生成によるリポジトリレベルのコード補完
• Authors: Fengji Zhang, Bei Chen, Yue Zhang, Jin Liu, Daoguang Zan, Yi Mao, Jian-Guang Lou, Weizhu Chen
• Abstract要約: RepoCoderは、この課題に対処するためのシンプルで汎用的で効果的なフレームワークである。 類似性ベースのレトリバーと事前訓練されたコード言語モデルを組み込むことで、リポジトリレベルのコード補完プロセスを合理化する。 また、最新かつ高品質な現実世界リポジトリで構成される新しいベンチマークRepoEvalを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 48.53164081849255
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The task of repository-level code completion is to continue writing the unfinished code based on a broader context of the repository. While for automated code completion tools, it is difficult to utilize the useful information scattered in different files. We propose RepoCoder, a simple, generic, and effective framework to address the challenge. It streamlines the repository-level code completion process by incorporating a similarity-based retriever and a pre-trained code language model, which allows for the effective utilization of repository-level information for code completion and grants the ability to generate code at various levels of granularity. Furthermore, RepoCoder utilizes a novel iterative retrieval-generation paradigm that bridges the gap between retrieval context and the intended completion target. We also propose a new benchmark RepoEval, which consists of the latest and high-quality real-world repositories covering line, API invocation, and function body completion scenarios. We test the performance of RepoCoder by using various combinations of code retrievers and generators. Experimental results indicate that RepoCoder significantly improves the zero-shot code completion baseline by over 10% in all settings and consistently outperforms the vanilla retrieval-augmented code completion approach. Furthermore, we validate the effectiveness of RepoCoder through comprehensive analysis, providing valuable insights for future research.
• Abstract（参考訳）: リポジトリレベルのコード補完のタスクは、リポジトリのより広いコンテキストに基づいて未完成のコードを書き続けることです。 自動化されたコード補完ツールでは、異なるファイルに散在する有用な情報を利用するのは難しい。 この課題に対処するためのシンプルで汎用的で効果的なフレームワークであるRepoCoderを提案する。 類似度ベースのレトリバーと事前学習されたコード言語モデルを組み合わせて、リポジトリレベルのコード補完プロセスを合理化し、コード補完にリポジトリレベルの情報の有効利用を可能にし、様々なレベルの粒度でコードを生成する機能を提供する。 さらに、RepoCoderは、検索コンテキストと目的とする完了目標とのギャップを埋める、新しい反復検索生成パラダイムを利用する。 また、ライン、API呼び出し、ファンクションボディ補完シナリオをカバーする最新かつ高品質な現実世界リポジトリで構成される新しいベンチマークRepoEvalを提案する。 コードレトリバーとジェネレータの様々な組み合わせを用いて,レポコーダの性能をテストする。 実験の結果,レポコーダはゼロショットコード補完ベースラインを全設定で10%以上向上させ,バニラ検索によるコード補完アプローチを一貫して上回っていることがわかった。 さらに,RepoCoderの有効性を総合分析により検証し,今後の研究に有用な知見を提供する。

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