論文の概要: A RAG Method for Source Code Inquiry Tailored to Long-Context LLMs
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.06082v1
- Date: Tue, 9 Apr 2024 07:40:37 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-04-10 15:39:15.362773
- Title: A RAG Method for Source Code Inquiry Tailored to Long-Context LLMs
- Title(参考訳): 長期LLMを考慮したソースコード探索のためのRAG法
- Authors: Toshihiro Kamiya,
- Abstract要約: 本研究では,ソースコードに関する質問に対して,実行トレースをRAGに組み込む手法を提案する。
小型実験により, LLM応答品質の向上に寄与する傾向が確認された。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Although the context length limitation of large language models (LLMs) has been mitigated, it still hinders their application to software development tasks. This study proposes a method incorporating execution traces into RAG for inquiries about source code. Small-scale experiments confirm a tendency for the method to contribute to improving LLM response quality.
- Abstract(参考訳): 大規模言語モデル(LLM)のコンテキスト長制限は緩和されているが、ソフトウェア開発タスクへの適用を妨げている。
本研究では,ソースコードに関する質問に対して,実行トレースをRAGに組み込む手法を提案する。
小型実験により, LLM応答品質の向上に寄与する傾向が確認された。
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