論文の概要: Relative Positioning Based Code Chunking Method For Rich Context Retrieval In Repository Level Code Completion Task With Code Language Model
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.08610v1
- Date: Tue, 07 Oct 2025 14:44:59 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-10-14 00:38:47.188877
- Title: Relative Positioning Based Code Chunking Method For Rich Context Retrieval In Repository Level Code Completion Task With Code Language Model
- Title（参考訳）: コード言語モデルを用いたリポジトリレベルのコード補完タスクにおけるリッチコンテキスト検索のための相対的位置付けに基づくコードチャンキング手法
- Authors: Imranur Rahman, Md Rayhanur Rahman,
- Abstract要約: 本稿では,大規模言語モデル(LLM)によるコード補完作業の効率化を支援する効果的なコンテキスト収集戦略について述べる。
最終的なコンテキストにおけるコードのチャンキングと相対的な位置決めによって、コード補完タスクのパフォーマンスが向上することが分かりました。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.25066242154596113
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Code completion can help developers improve efficiency and ease the development lifecycle. Although code completion is available in modern integrated development environments (IDEs), research lacks in determining what makes a good context for code completion based on the information available to the IDEs for the large language models (LLMs) to perform better. In this paper, we describe an effective context collection strategy to assist the LLMs in performing better at code completion tasks. The key idea of our strategy is to preprocess the repository into smaller code chunks and later use syntactic and semantic similarity-based code chunk retrieval with relative positioning. We found that code chunking and relative positioning of the chunks in the final context improve the performance of code completion tasks.
- Abstract（参考訳）: コード補完は、開発者が効率を改善し、開発ライフサイクルを楽にするのに役立つ。
コード補完は、近代的な統合開発環境(IDE)で利用できるが、大規模な言語モデル(LLM)のIDEで利用できる情報に基づいて、コード補完がどのような状況で良いかを決定する研究は不十分である。
本稿では,LLMにおけるコード補完作業の効率化を支援する効果的なコンテキスト収集戦略について述べる。
私たちの戦略の鍵となる考え方は、リポジトリを小さなコードチャンクにプリプロセスし、その後、相対的な位置付けを伴う構文的および意味的類似性に基づくコードチャンク検索を使用することです。
最終的なコンテキストにおけるコードのチャンキングと相対的な位置決めによって、コード補完タスクのパフォーマンスが向上することが分かりました。
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