Fugu-MT 論文翻訳(概要): GraphCoder: Enhancing Repository-Level Code Completion via Code Context Graph-based Retrieval and Language Model

論文の概要: GraphCoder: Enhancing Repository-Level Code Completion via Code Context Graph-based Retrieval and Language Model

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.07003v2
Date: Fri, 13 Sep 2024 07:19:16 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-09-16 23:07:35.891349
Title: GraphCoder: Enhancing Repository-Level Code Completion via Code Context Graph-based Retrieval and Language Model
Title（参考訳）: GraphCoder: コードコンテキストグラフベースの検索と言語モデルによるリポジトリレベルのコード補完の強化
Authors: Wei Liu, Ailun Yu, Daoguang Zan, Bo Shen, Wei Zhang, Haiyan Zhao, Zhi Jin, Qianxiang Wang,
Abstract要約: GraphCoderは検索拡張コード補完フレームワークである。一般的なコード知識と、グラフベースの検索生成プロセスを通じてリポジトリ固有の知識を使用する。コードマッチでは+6.06、識別子マッチでは+6.23となり、時間と空間は少ない。
参考スコア（独自算出の注目度）: 30.625128161499195
License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
Abstract: The performance of repository-level code completion depends upon the effective leverage of both general and repository-specific knowledge. Despite the impressive capability of code LLMs in general code completion tasks, they often exhibit less satisfactory performance on repository-level completion due to the lack of repository-specific knowledge in these LLMs. To address this problem, we propose GraphCoder, a retrieval-augmented code completion framework that leverages LLMs' general code knowledge and the repository-specific knowledge via a graph-based retrieval-generation process. In particular, GraphCoder captures the context of completion target more accurately through code context graph (CCG) that consists of control-flow, data- and control-dependence between code statements, a more structured way to capture the completion target context than the sequence-based context used in existing retrieval-augmented approaches; based on CCG, GraphCoder further employs a coarse-to-fine retrieval process to locate context-similar code snippets with the completion target from the current repository. Experimental results demonstrate both the effectiveness and efficiency of GraphCoder: Compared to baseline retrieval-augmented methods, GraphCoder achieves higher exact match (EM) on average, with increases of +6.06 in code match and +6.23 in identifier match, while using less time and space.
Abstract（参考訳）: リポジトリレベルのコード補完のパフォーマンスは、一般的な知識とリポジトリ固有の知識の両方を効果的に活用することに依存する。一般的なコード補完タスクにおけるLLMの印象的な能力にもかかわらず、レポジトリ固有の知識が欠如しているため、レポジトリレベルのコンプリートではパフォーマンスが不十分であることが多い。この問題に対処するため,グラフベースの検索生成プロセスを通じてLLMの一般的なコード知識とリポジトリ固有の知識を活用する検索拡張コード補完フレームワークであるGraphCoderを提案する。特に、GraphCoderは、コードステートメント間の制御フロー、データ、制御依存性で構成されるコードコンテキストグラフ(CCG)を通じて、補完対象のコンテキストをより正確にキャプチャする。既存の検索拡張アプローチで使用されるシーケンスベースのコンテキストよりも、補完対象のコンテキストをキャプチャする構造的な方法である。 GraphCoderは、ベースライン検索で拡張されたメソッドと比較して、コードマッチングでは+6.06、識別子マッチでは+6.23、時間と空間では+6.23という高い精度のマッチング(EM)を達成する。

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