論文の概要: Enhancing Project-Specific Code Completion by Inferring Internal API Information

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.20888v1
• Date: Mon, 28 Jul 2025 14:39:46 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-29 16:23:58.164645
• Title: Enhancing Project-Specific Code Completion by Inferring Internal API Information
• Title（参考訳）: 内部API情報の推測によるプロジェクト特化コード補完の強化
• Authors: Le Deng, Xiaoxue Ren, Chao Ni, Ming Liang, David Lo, Zhongxin Liu,
• Abstract要約: 本稿では,インポートに頼ることなく内部API情報を推測する手法を提案する。 本手法は,APIの使用例と意味記述を構築することによって,APIの表現を拡張する。 提案手法は既存の手法を著しく上回り,コード精度が22.72%向上し,識別子精度が18.31%向上した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.15470510295993
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Project-specific code completion is a critical task that leverages context from a project to generate accurate code. State-of-the-art methods use retrieval-augmented generation (RAG) with large language models (LLMs) and project information for code completion. However, they often struggle to incorporate internal API information, which is crucial for accuracy, especially when APIs are not explicitly imported in the file. To address this, we propose a method to infer internal API information without relying on imports. Our method extends the representation of APIs by constructing usage examples and semantic descriptions, building a knowledge base for LLMs to generate relevant completions. We also introduce ProjBench, a benchmark that avoids leaked imports and consists of large-scale real-world projects. Experiments on ProjBench and CrossCodeEval show that our approach significantly outperforms existing methods, improving code exact match by 22.72% and identifier exact match by 18.31%. Additionally, integrating our method with existing baselines boosts code match by 47.80% and identifier match by 35.55%.
• Abstract（参考訳）: プロジェクト固有のコード補完は、プロジェクトからコンテキストを利用して正確なコードを生成する重要なタスクである。 State-of-the-artメソッドは、大規模な言語モデル(LLM)とコード補完のためのプロジェクト情報を備えた検索拡張生成(RAG)を使用する。 しかし、特にファイルに明示的にインポートされていないAPIでは、正確性に不可欠な内部API情報を組み込むのに苦労することが多い。 そこで本研究では,インポートに頼ることなく内部API情報を推論する手法を提案する。 提案手法は,使用例と意味記述を構築してAPI表現を拡張し,LLMの知識ベースを構築し,関連する補完を生成する。 また、漏洩したインポートを避け、大規模な実世界のプロジェクトで構成されるベンチマークであるProjBenchを紹介します。 ProjBenchとCrossCodeEvalの実験は、我々のアプローチが既存のメソッドよりも大幅に優れており、コードの正確なマッチが22.72%、識別子の正確なマッチが18.31%向上していることを示している。 さらに、既存のベースラインとメソッドを統合することで、コードマッチングが47.80%、識別子マッチングが35.55%向上する。

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