論文の概要: Dataflow-Guided Retrieval Augmentation for Repository-Level Code Completion

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.19782v1
• Date: Thu, 30 May 2024 07:48:00 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-31 15:38:52.416890
• Title: Dataflow-Guided Retrieval Augmentation for Repository-Level Code Completion
• Title（参考訳）: リポジトリレベルコード補完のためのデータフロー誘導型検索拡張
• Authors: Wei Cheng, Yuhan Wu, Wei Hu,
• Abstract要約: 本稿では,リポジトリレベルのコード補完のためのデータフロー誘導型検索拡張手法DraCoを提案する。 実験では、DraCoの精度と適用効率が向上し、コード精度が3.43%向上し、識別子F1スコアが平均3.27%向上した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.4397495929138
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Recent years have witnessed the deployment of code language models (LMs) in various code intelligence tasks such as code completion. Yet, it is challenging for pre-trained LMs to generate correct completions in private repositories. Previous studies retrieve cross-file context based on import relations or text similarity, which is insufficiently relevant to completion targets. In this paper, we propose a dataflow-guided retrieval augmentation approach, called DraCo, for repository-level code completion. DraCo parses a private repository into code entities and establishes their relations through an extended dataflow analysis, forming a repo-specific context graph. Whenever triggering code completion, DraCo precisely retrieves relevant background knowledge from the repo-specific context graph and generates well-formed prompts to query code LMs. Furthermore, we construct a large Python dataset, ReccEval, with more diverse completion targets. Our experiments demonstrate the superior accuracy and applicable efficiency of DraCo, improving code exact match by 3.43% and identifier F1-score by 3.27% on average compared to the state-of-the-art approach.
• Abstract（参考訳）: 近年、コード補完のような様々なコードインテリジェンスタスクにコード言語モデル(LM)が配備されているのが目撃されている。 しかし、事前訓練されたLMがプライベートリポジトリで正しい補完を生成することは困難である。 これまでの研究では、インポート関係やテキストの類似性に基づいてファイル間のコンテキストを検索していた。 本稿では,リポジトリレベルのコード補完のためのデータフロー誘導型検索拡張手法DraCoを提案する。 DraCoはプライベートリポジトリをコードエンティティに解析し、拡張データフロー分析を通じて関係を確立することで、リポジトリ固有のコンテキストグラフを形成する。 コード補完をトリガーするたびに、DraCoはリポジトリ固有のコンテキストグラフから関連するバックグラウンド知識を正確に取得し、コードLMをクエリする適切なプロンプトを生成する。 さらに、より多様な補完対象を持つ大規模なPythonデータセットReccEvalを構築します。 実験では,DraCoの精度と適用効率が向上し,コード精度が3.43%向上し,識別子F1スコアが3.27%向上した。

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