論文の概要: Raiders of the Lost Dependency: Fixing Dependency Conflicts in Python using LLMs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.16191v1
• Date: Mon, 27 Jan 2025 16:45:34 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-28 21:57:03.994403
• Title: Raiders of the Lost Dependency: Fixing Dependency Conflicts in Python using LLMs
• Title（参考訳）: LLMを使用したPythonにおける依存性競合の修正
• Authors: Antony Bartlett, Cynthia Liem, Annibale Panichella,
• Abstract要約: Python開発者は、サードパーティモジュールとPythonインタプリタの環境依存性とバージョン制約を手動で識別し、解決する必要がある。 従来のアプローチでは、さまざまな依存性エラータイプ、可能なモジュールバージョンの大規模なセット、コンフリクトによる制限に直面していました。 本研究では,Pythonプログラムの依存性問題を自動的に修正するために,大規模言語モデル(LLM)を使用する可能性について検討する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.559292676550319
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Fixing Python dependency issues is a tedious and error-prone task for developers, who must manually identify and resolve environment dependencies and version constraints of third-party modules and Python interpreters. Researchers have attempted to automate this process by relying on large knowledge graphs and database lookup tables. However, these traditional approaches face limitations due to the variety of dependency error types, large sets of possible module versions, and conflicts among transitive dependencies. This study explores the potential of using large language models (LLMs) to automatically fix dependency issues in Python programs. We introduce PLLM (pronounced "plum"), a novel technique that employs retrieval-augmented generation (RAG) to help an LLM infer Python versions and required modules for a given Python file. PLLM builds a testing environment that iteratively (1) prompts the LLM for module combinations, (2) tests the suggested changes, and (3) provides feedback (error messages) to the LLM to refine the fix. This feedback cycle leverages natural language processing (NLP) to intelligently parse and interpret build error messages. We benchmark PLLM on the Gistable HG2.9K dataset, a collection of challenging single-file Python gists. We compare PLLM against two state-of-the-art automatic dependency inference approaches, namely PyEGo and ReadPyE, w.r.t. the ability to resolve dependency issues. Our results indicate that PLLM can fix more dependency issues than the two baselines, with +218 (+15.97%) more fixes over ReadPyE and +281 (+21.58%) over PyEGo. Our deeper analyses suggest that PLLM is particularly beneficial for projects with many dependencies and for specific third-party numerical and machine-learning modules. Our findings demonstrate the potential of LLM-based approaches to iteratively resolve Python dependency issues.
• Abstract（参考訳）: Pythonの依存関係の修正は、環境依存関係とサードパーティモジュールとPythonインタプリタのバージョン制約を手作業で識別し、解決しなければならない開発者にとって、面倒でエラーを起こしやすい作業である。 研究者は、大きな知識グラフとデータベースのルックアップテーブルを頼りにすることで、このプロセスを自動化しようとしている。 しかしながら、これらの従来のアプローチは、さまざまな依存性エラータイプ、可能なモジュールバージョンの大規模なセット、過渡的依存関係間の競合による制限に直面しています。 本研究では,Pythonプログラムの依存性問題を自動的に修正するために,大規模言語モデル(LLM)を使用する可能性について検討する。 PLLM("plum"と発音する)は,検索拡張生成(RAG)を利用して,LLMがPythonのバージョンを推論し,所定のPythonファイルに必要なモジュールを生成する手法である。 PLLMは、(1)モジュールの組み合わせに対してLLMを反復的に促すテスト環境を構築し、(2)提案された変更をテストし、(3)修正を洗練させるためにLLMにフィードバック(エラーメッセージ)を提供する。 このフィードバックサイクルは自然言語処理(NLP)を利用して、ビルドエラーメッセージをインテリジェントに解析し解釈する。 Gistable HG2.9Kデータセット上でPLLMをベンチマークする。 PLLM と PyEGo と ReadPyE の2つの依存性推論手法を比較した。 我々の結果はPLLMが2つのベースラインよりも多くの依存性を修正可能であることを示しており、+218 (+15.97%) は ReadPyE に対して +281 (+21.58%) は PyEGo に対して +281 (+21.58%) の修正を施している。 PLLMは多くの依存関係を持つプロジェクトや、特定のサードパーティの数値および機械学習モジュールに対して特に有益であることを示す。 LLMベースのアプローチがPython依存問題を反復的に解決する可能性を示す。

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