論文の概要: SaraCoder: Orchestrating Semantic and Structural Cues for Resource-Optimized Repository-Level Code Completion

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.10068v2
• Date: Mon, 13 Oct 2025 07:16:49 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-14 15:48:09.130167
• Title: SaraCoder: Orchestrating Semantic and Structural Cues for Resource-Optimized Repository-Level Code Completion
• Title（参考訳）: SaraCoder: リソース最適化リポジトリレベルのコード補完のためのセマンティックキューと構造キューのオーケストレーション
• Authors: Xiaohan Chen, Zhongying Pan, Quan Feng, Yu Tian, Shuqun Yang, Mengru Wang, Lina Gong, Yuxia Geng, Piji Li, Xiang Chen,
• Abstract要約: そこで本研究では,リソース最適化検索拡張手法であるSaraCoderを提案する。 限られたコンテキストウィンドウにおいて、情報の多様性と代表性を最大化する。 我々の研究は、複数の次元にわたる検索結果を体系的に洗練することは、より正確でリソース最適化されたリポジトリレベルのコード補完システムを構築するための新しいパラダイムを提供することを証明している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 34.41683042851225
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Despite Retrieval-Augmented Generation improving code completion, traditional retrieval methods struggle with information redundancy and a lack of diversity within limited context windows. To solve this, we propose a resource-optimized retrieval augmentation method, SaraCoder. It maximizes information diversity and representativeness in a limited context window, significantly boosting the accuracy and reliability of repository-level code completion. Its core Hierarchical Feature Optimization module systematically refines candidates by distilling deep semantic relationships, pruning exact duplicates, assessing structural similarity with a novel graph-based metric that weighs edits by their topological importance, and reranking results to maximize both relevance and diversity. Furthermore, an External-Aware Identifier Disambiguator module accurately resolves cross-file symbol ambiguity via dependency analysis. Extensive experiments on the challenging CrossCodeEval and RepoEval-Updated benchmarks demonstrate that SaraCoder outperforms existing baselines across multiple programming languages and models. Our work proves that systematically refining retrieval results across multiple dimensions provides a new paradigm for building more accurate and resource-optimized repository-level code completion systems.
• Abstract（参考訳）: Retrieval-Augmented Generationはコード補完を改善するが、従来の検索手法は情報冗長性と限られたコンテキストウィンドウ内での多様性の欠如に悩まされている。 そこで本研究では,リソース最適化検索拡張手法であるSaraCoderを提案する。 限られたコンテキストウィンドウにおける情報の多様性と代表性を最大化し、リポジトリレベルのコード補完の正確性と信頼性を大幅に向上させる。 その中核の階層的特徴最適化モジュールは、深い意味関係を蒸留し、正確な複製を抽出し、そのトポロジ的重要性によって編集を重み付けする新しいグラフベースの計量と構造的類似性を評価し、その結果を再評価し、妥当性と多様性の両方を最大化することで、候補を体系的に洗練する。 さらに、外部認識識別器曖昧化モジュールは、依存関係解析により、クロスファイルシンボルのあいまいさを正確に解決する。 CrossCodeEvalとRepoEval-Updatedベンチマークに関する大規模な実験は、SaraCoderが既存のベースラインを複数のプログラミング言語やモデルで上回っていることを示している。 我々の研究は、複数の次元にわたる検索結果を体系的に洗練することは、より正確でリソース最適化されたリポジトリレベルのコード補完システムを構築するための新しいパラダイムを提供することを証明している。

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