論文の概要: CodexGraph: Bridging Large Language Models and Code Repositories via Code Graph Databases

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.03910v1
• Date: Wed, 7 Aug 2024 17:13:59 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-08 12:35:07.560113
• Title: CodexGraph: Bridging Large Language Models and Code Repositories via Code Graph Databases
• Title（参考訳）: CodexGraph: コードグラフデータベースによる大規模言語モデルとコードリポジトリのブリッジ
• Authors: Xiangyan Liu, Bo Lan, Zhiyuan Hu, Yang Liu, Zhicheng Zhang, Wenmeng Zhou, Fei Wang, Michael Shieh,
• Abstract要約: 大きな言語モデル(LLM)は、HumanEvalやMBPPのようなスタンドアロンのコードタスクに優れていますが、コードリポジトリ全体の処理に苦労しています。 フレームワークはLLMエージェントとコードリポジトリから抽出されたグラフデータベースインターフェースを統合する。 フレームワークは、学術的および現実世界の環境において、競争力のあるパフォーマンスと潜在能力を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.733229886643041
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Large Language Models (LLMs) excel in stand-alone code tasks like HumanEval and MBPP, but struggle with handling entire code repositories. This challenge has prompted research on enhancing LLM-codebase interaction at a repository scale. Current solutions rely on similarity-based retrieval or manual tools and APIs, each with notable drawbacks. Similarity-based retrieval often has low recall in complex tasks, while manual tools and APIs are typically task-specific and require expert knowledge, reducing their generalizability across diverse code tasks and real-world applications. To mitigate these limitations, we introduce \framework, a system that integrates LLM agents with graph database interfaces extracted from code repositories. By leveraging the structural properties of graph databases and the flexibility of the graph query language, \framework enables the LLM agent to construct and execute queries, allowing for precise, code structure-aware context retrieval and code navigation. We assess \framework using three benchmarks: CrossCodeEval, SWE-bench, and EvoCodeBench. Additionally, we develop five real-world coding applications. With a unified graph database schema, \framework demonstrates competitive performance and potential in both academic and real-world environments, showcasing its versatility and efficacy in software engineering. Our application demo: https://github.com/modelscope/modelscope-agent/tree/master/apps/codexgraph_agent.
• Abstract（参考訳）: 大きな言語モデル(LLM)は、HumanEvalやMBPPのようなスタンドアロンのコードタスクに優れていますが、コードリポジトリ全体の処理に苦労しています。 この課題は、LLM-codebaseインタラクションをリポジトリスケールで強化する研究のきっかけとなった。 現在のソリューションは類似性に基づく検索や手動のツールやAPIに依存しており、それぞれに顕著な欠点がある。 類似性に基づく検索は複雑なタスクではリコールが低いことが多いが、手動ツールやAPIは通常タスク固有であり、専門家の知識を必要とする。 これらの制限を緩和するために,コードリポジトリから抽出したグラフデータベースインタフェースにLLMエージェントを統合するシステムである \framework を導入する。 グラフデータベースの構造特性とグラフクエリ言語の柔軟性を活用することで、‘framework’はLLMエージェントがクエリの構築と実行を可能にし、正確なコード構造を意識したコンテキスト検索とコードナビゲーションを可能にする。 CrossCodeEval, SWE-bench, EvoCodeBenchの3つのベンチマークを用いて, \frameworkを評価する。 さらに,実世界の5つのコーディングアプリケーションを開発した。 統合されたグラフデータベーススキーマにより、 \frameworkは、学術的および実世界の環境において、競争力のあるパフォーマンスとポテンシャルを示し、その汎用性とソフトウェア工学における有効性を示している。 私たちのアプリケーションのデモは、https://github.com/modelscope/modelscope-agent/tree/master/apps/codexgraph_agentです。

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