Fugu-MT 論文翻訳(概要): DepsRAG: Towards Agentic Reasoning and Planning for Software Dependency Management

論文の概要: DepsRAG: Towards Agentic Reasoning and Planning for Software Dependency Management

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.20455v4
Date: Mon, 14 Oct 2024 03:02:11 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2024-10-15 15:03:53.817640
Title: DepsRAG: Towards Agentic Reasoning and Planning for Software Dependency Management
Title（参考訳）: DepsRAG: ソフトウェア依存管理のためのエージェント推論と計画
Authors: Mohannad Alhanahnah, Yazan Boshmaf,
Abstract要約: DepsRAGは、ソフトウェア依存関係の推論を支援するために設計されたマルチエージェントフレームワークである。開発者は会話インターフェースを通じてDepsRAGと対話し、依存関係に関するクエリをポーズすることができる。 GPT-4-Turbo と Llama-3 を多段階推論タスクで用いた DepsRAG の評価を行い,Critic-Agent 機構の統合による3倍の精度向上を観察した。
参考スコア（独自算出の注目度）: 2.9860252315941618
License:
Abstract: In the era of Large Language Models (LLMs) with their advanced capabilities, a unique opportunity arises to develop LLM-based digital assistant tools that can support software developers by facilitating comprehensive reasoning about software dependencies and open-source libraries before importing them. This reasoning process is daunting, mandating multiple specialized tools and dedicated expertise, each focusing on distinct aspects (e.g., security analysis tools may overlook design flaws such as circular dependencies, which hinder software maintainability). Creating a significant bottleneck in the software development lifecycle. In this paper, we introduce DepsRAG, a multi-agent framework designed to assist developers in reasoning about software dependencies. DepsRAG first constructs a comprehensive Knowledge Graph (KG) that includes both direct and transitive dependencies. Developers can interact with DepsRAG through a conversational interface, posing queries about the dependencies. DepsRAG employs Retrieval-Augmented Generation (RAG) to enhance these queries by retrieving relevant information from the KG as well as external sources, such as the Web and vulnerability databases, thus demonstrating its adaptability to novel scenarios. DepsRAG incorporates a Critic-Agent feedback loop to ensure the accuracy and clarity of LLM-generated responses. We evaluated DepsRAG using GPT-4-Turbo and Llama-3 on three multi-step reasoning tasks, observing a threefold increase in accuracy with the integration of the Critic-Agent mechanism. DepsRAG demo and implementation are available: \url{https://github.com/Mohannadcse/DepsRAG}.
Abstract（参考訳）: LLM(Large Language Models)の高度な機能を備えた時代において、ソフトウェア依存やオープンソースライブラリに関する包括的な推論を容易化して、ソフトウェア開発者を支援するLLMベースのデジタルアシスタントツールを開発するという、ユニークな機会が生まれている。それぞれ異なる側面に焦点を当てている(例えば、セキュリティ解析ツールは、ソフトウェア保守性を妨げる円形の依存関係のような設計上の欠陥を見逃す可能性がある)。ソフトウェア開発ライフサイクルにおいて重要なボトルネックを作る。本稿では,ソフトウェア依存関係の推論を支援するマルチエージェントフレームワークであるDepsRAGを紹介する。 DepsRAGはまず、直接および推移的な依存関係を含む包括的な知識グラフ(KG)を構築する。開発者は会話インターフェースを通じてDepsRAGと対話し、依存関係に関するクエリをポーズすることができる。 DepsRAGはRetrieval-Augmented Generation (RAG)を使用して、KGとWebや脆弱性データベースなどの外部ソースから関連情報を検索することで、これらのクエリを強化する。 DepsRAGは、LCM生成応答の正確性と明確性を保証するために、Critic-Agentフィードバックループを組み込んでいる。 GPT-4-Turbo と Llama-3 を多段階推論タスクで用いた DepsRAG の評価を行い,Critic-Agent 機構の統合による3倍の精度向上を観察した。 DepsRAGのデモと実装は以下の通りである。

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