論文の概要: Contextual Augmented Multi-Model Programming (CAMP): A Hybrid Local-Cloud Copilot Framework

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.15285v1
• Date: Sun, 20 Oct 2024 04:51:24 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-22 13:12:48.632316
• Title: Contextual Augmented Multi-Model Programming (CAMP): A Hybrid Local-Cloud Copilot Framework
• Title（参考訳）: コンテキスト拡張型マルチモデルプログラミング(CAMP) - ハイブリッドローカルクラウドコパイロットフレームワーク
• Authors: Yuchen Wang, Shangxin Guo, Chee Wei Tan,
• Abstract要約: 本稿では、Retrieval-Augmented Generation(RAG)を用いた局所モデルからなるマルチモデルAI支援プログラミングフレームワークであるCAMPを提案する。 RAGは、コンテキスト認識プロンプト構築を容易にするために、クラウドモデルからコンテキスト情報を取得する。 この方法論は、Appleソフトウェアエコシステム向けに開発されたAI支援プログラミングツールであるCopilot for Xcodeで実現されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.28588489551341
• License:
• Abstract: The advancements in cloud-based Large Languages Models (LLMs) have revolutionized AI-assisted programming. However, their integration into certain local development environments like ones within the Apple software ecosystem (e.g., iOS apps, macOS) remains challenging due to computational demands and sandboxed constraints. This paper presents CAMP, a multi-model AI-assisted programming framework that consists of a local model that employs Retrieval-Augmented Generation (RAG) to retrieve contextual information from the codebase to facilitate context-aware prompt construction thus optimizing the performance of the cloud model, empowering LLMs' capabilities in local Integrated Development Environments (IDEs). The methodology is actualized in Copilot for Xcode, an AI-assisted programming tool crafted for Xcode that employs the RAG module to address software constraints and enables diverse generative programming tasks, including automatic code completion, documentation, error detection, and intelligent user-agent interaction. The results from objective experiments on generated code quality and subjective experiments on user adoption collectively demonstrate the pilot success of the proposed system and mark its significant contributions to the realm of AI-assisted programming.
• Abstract（参考訳）: クラウドベースのLarge Languages Models(LLM)の進歩は、AI支援プログラミングに革命をもたらした。 しかし、Appleのソフトウェアエコシステム(例えばiOSアプリやmacOS)のような特定のローカル開発環境への統合は、計算要求とサンドボックス制約のため、依然として困難である。 本稿では,レトリーバル拡張生成(RAG)をベースとしたマルチモデルAI支援プログラミングフレームワークであるCAMPについて述べる。このフレームワークは,コードベースからコンテキスト情報を取得し,コンテキスト認識の迅速な構築を容易にすることで,クラウドモデルの性能を最適化し,ローカル統合開発環境(IDE)におけるLCMの能力を高める。 ソフトウェア制約に対応するためにRAGモジュールを使用し、自動コード補完、ドキュメンテーション、エラー検出、インテリジェントユーザエージェントインタラクションを含む多様な生成プログラミングタスクを可能にする。 生成したコードの品質に関する客観的実験とユーザ導入に関する主観的な実験の結果は、提案システムのパイロット成功を総合的に証明し、AI支援プログラミングの領域におけるその重要な貢献を示すものである。

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