論文の概要: ARCS: Agentic Retrieval-Augmented Code Synthesis with Iterative Refinement

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.20434v1
• Date: Tue, 29 Apr 2025 05:15:52 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-02 19:15:54.758459
• Title: ARCS: Agentic Retrieval-Augmented Code Synthesis with Iterative Refinement
• Title（参考訳）: ARCS:反復精製によるエージェント検索拡張コード合成
• Authors: Manish Bhattarai, Miguel Cordova, Javier Santos, Dan O'Malley,
• Abstract要約: ARCSはRetrieval-Augmented GenerationとChain-of-Thought推論を統合している。 エージェントベースのRAGメカニズムは、関連するコードスニペットを取得する。 リアルタイム実行フィードバックは、候補解の合成を促進する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.8749305679160366
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In supercomputing, efficient and optimized code generation is essential to leverage high-performance systems effectively. We propose Agentic Retrieval-Augmented Code Synthesis (ARCS), an advanced framework for accurate, robust, and efficient code generation, completion, and translation. ARCS integrates Retrieval-Augmented Generation (RAG) with Chain-of-Thought (CoT) reasoning to systematically break down and iteratively refine complex programming tasks. An agent-based RAG mechanism retrieves relevant code snippets, while real-time execution feedback drives the synthesis of candidate solutions. This process is formalized as a state-action search tree optimization, balancing code correctness with editing efficiency. Evaluations on the Geeks4Geeks and HumanEval benchmarks demonstrate that ARCS significantly outperforms traditional prompting methods in translation and generation quality. By enabling scalable and precise code synthesis, ARCS offers transformative potential for automating and optimizing code development in supercomputing applications, enhancing computational resource utilization.
• Abstract（参考訳）: スーパーコンピュータでは、高性能システムを効果的に活用するために、効率的で最適化されたコード生成が不可欠である。 本稿では,高精度でロバストで効率的なコード生成,補完,翻訳のための高度なフレームワークであるARCS(Agentic Retrieval-Augmented Code Synthesis)を提案する。 ARCSはRetrieval-Augmented Generation (RAG)とChain-of-Thought (CoT)を統合し、複雑なプログラミングタスクを体系的に分解し、反復的に洗練する。 エージェントベースのRAGメカニズムは、関連するコードスニペットを検索し、リアルタイム実行フィードバックは、候補ソリューションの合成を駆動する。 このプロセスはステートアクション探索木最適化として形式化され、コードの正しさと編集効率のバランスをとる。 Geeks4GeeksとHumanEvalベンチマークの評価は、ARCSが翻訳と生成品質において従来のプロンプトメソッドを著しく上回っていることを示している。 スケーラブルで正確なコード合成を可能にすることで、ARCSはスーパーコンピュータアプリケーションにおけるコード開発を自動化し、最適化するトランスフォーメーションポテンシャルを提供し、計算資源の利用を向上する。

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