論文の概要: Citation-Grounded Code Comprehension: Preventing LLM Hallucination Through Hybrid Retrieval and Graph-Augmented Context

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2512.12117v1
• Date: Sat, 13 Dec 2025 01:17:10 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-12-16 17:54:56.127999
• Title: Citation-Grounded Code Comprehension: Preventing LLM Hallucination Through Hybrid Retrieval and Graph-Augmented Context
• Title（参考訳）: Citation-Grounded Code Comprehension:Hybrid RetrievalとGraph-AugmentedコンテキストによるLLM幻覚防止
• Authors: Jahidul Arafat,
• Abstract要約: 本稿では,検証可能な暗黙的コード理解の実現という課題に対処する。 我々は,BM25スパースマッチング,BGE密度埋め込み,Neo4jグラフ拡張を組み合わせたハイブリッド検索システムを開発した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Large language models have become essential tools for code comprehension, enabling developers to query unfamiliar codebases through natural language interfaces. However, LLM hallucination, generating plausible but factually incorrect citations to source code, remains a critical barrier to reliable developer assistance. This paper addresses the challenges of achieving verifiable, citation grounded code comprehension through hybrid retrieval and lightweight structural reasoning. Our work is grounded in systematic evaluation across 30 Python repositories with 180 developer queries, comparing retrieval modalities, graph expansion strategies, and citation verification mechanisms. We find that challenges of citation accuracy arise from the interplay between sparse lexical matching, dense semantic similarity, and cross file architectural dependencies. Among these, cross file evidence discovery is the largest contributor to citation completeness, but it is largely overlooked because existing systems rely on pure textual similarity without leveraging code structure. We advocate for citation grounded generation as an architectural principle for code comprehension systems and demonstrate this need by achieving 92 percent citation accuracy with zero hallucinations. Specifically, we develop a hybrid retrieval system combining BM25 sparse matching, BGE dense embeddings, and Neo4j graph expansion via import relationships, which outperforms single mode baselines by 14 to 18 percentage points while discovering cross file evidence missed by pure text similarity in 62 percent of architectural queries.
• Abstract（参考訳）: 大規模な言語モデルはコードの理解に欠かせないツールとなり、開発者は自然言語インターフェースを通じて馴染みのないコードベースをクエリできる。 しかし、LLMの幻覚は、ソースコードへのもっともらしいが事実的に誤った引用を生成するものであり、信頼性の高い開発者の支援にとって重要な障壁である。 本稿では,ハイブリット検索と軽量構造推論により,検証可能な暗黙のコード理解を実現する上での課題について論じる。 本研究は,検索モダリティ,グラフ拡張戦略,引用検証機構などを比較し,30のPythonレポジトリを対象に,180の開発者クエリによる体系的評価を行った。 引用精度の課題は、スパース語彙マッチング、密接なセマンティック類似性、およびクロスファイルアーキテクチャの依存関係間の相互作用から生じる。 これらのうち、クロスファイルエビデンス発見は引用完全性に最大の貢献者であるが、既存のシステムはコード構造を活用せずに純粋にテキストの類似性に依存しているため、ほとんど見過ごされている。 我々は、コード理解システムのアーキテクチャ原則として、引用基底生成を提唱し、幻覚をゼロにすることで、92%の引用精度を達成して、このニーズを実証する。 具体的には、BM25スパースマッチング、BGE密度埋め込み、Neo4jグラフ拡張を輸入関係で組み合わせたハイブリッド検索システムを開発し、単一のモードベースラインを14～18ポイント上回り、アーキテクチャクエリの62%で純粋なテキスト類似性に欠けるクロスファイル証拠を発見する。

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