論文の概要: RepoHyper: Better Context Retrieval Is All You Need for Repository-Level Code Completion

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.06095v2
• Date: Sat, 16 Mar 2024 09:07:12 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-20 01:21:18.033644
• Title: RepoHyper: Better Context Retrieval Is All You Need for Repository-Level Code Completion
• Title（参考訳）: RepoHyper: Repository-Levelコード補完に必要なコンテキスト検索の改善
• Authors: Huy N. Phan, Hoang N. Phan, Tien N. Nguyen, Nghi D. Q. Bui,
• Abstract要約: Toolは、リポジトリレベルのコード補完に関連する複雑な問題に対処するために設計されたフレームワークである。 Em Repoレベルセマンティックグラフ(RSG)は、コードリポジトリの広大なコンテキストをカプセル化する、新しいセマンティックグラフ構造である。 評価の結果,ツールがリポジトリレベルのコード補完において,既存のテクニックを著しく上回っていることが明らかとなった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.173834895070827
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Code Large Language Models (CodeLLMs) have demonstrated impressive proficiency in code completion tasks. However, they often fall short of fully understanding the extensive context of a project repository, such as the intricacies of relevant files and class hierarchies, which can result in less precise completions. To overcome these limitations, we present \tool, a multifaceted framework designed to address the complex challenges associated with repository-level code completion. Central to \tool is the {\em Repo-level Semantic Graph} (RSG), a novel semantic graph structure that encapsulates the vast context of code repositories. Furthermore, RepoHyper leverages \textit{Expand and Refine} retrieval method, including a graph expansion and a link prediction algorithm applied to the RSG, enabling the effective retrieval and prioritization of relevant code snippets. Our evaluations show that \tool markedly outperforms existing techniques in repository-level code completion, showcasing enhanced accuracy across various datasets when compared to several strong baselines. Our implementation of RepoHyper can be found at~\url{https://github.com/FSoft-AI4Code/RepoHyper}.
• Abstract（参考訳）: Code Large Language Models (CodeLLMs) は、コード補完タスクにおいて、驚くほどの熟練度を示している。 しかしながら、関係するファイルやクラス階層の複雑さなど、プロジェクトリポジトリの広範なコンテキストを完全に理解するに足りず、その結果、より正確でない補完が得られます。 これらの制限を克服するため、リポジトリレベルのコード補完に関連する複雑な問題に対処するために設計された多面的フレームワークである \tool を提示する。 これは、コードリポジトリの広大なコンテキストをカプセル化する、新しいセマンティックグラフ構造である。 さらに、RepoHyperは、グラフ拡張とRSGに適用されるリンク予測アルゴリズムを含む \textit{Expand and Refine} 検索手法を活用し、関連するコードスニペットの効率的な検索と優先順位付けを可能にする。 評価の結果,<tool>はリポジトリレベルのコード補完において既存の手法よりも優れており,複数の強力なベースラインと比較して,さまざまなデータセットの精度が向上していることがわかった。 RepoHyperの実装は、~\url{https://github.com/FSoft-AI4Code/RepoHyper}で確認できます。

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