論文の概要: Context-Augmented Code Generation Using Programming Knowledge Graphs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2601.20810v1
• Date: Wed, 28 Jan 2026 17:58:30 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-01-29 15:46:07.087435
• Title: Context-Augmented Code Generation Using Programming Knowledge Graphs
• Title（参考訳）: プログラミング知識グラフを用いた文脈拡張コード生成
• Authors: Shahd Seddik, Fahd Seddik, Iman Saberi, Fatemeh Fard, Minh Hieu Huynh, Patanamon Thongtanunam,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)はコード生成に優れるが、複雑な問題に悩まされる。 Retrieval-Augmented Generation (RAG)は、外部知識を統合することでこの問題を軽減する。 意味表現とコードとテキストのきめ細かい検索のためのプログラミング知識グラフ(PKG)を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.4367226581254677
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Large Language Models (LLMs) excel at code generation but struggle with complex problems. Retrieval-Augmented Generation (RAG) mitigates this issue by integrating external knowledge, yet retrieval models often miss relevant context, and generation models hallucinate with irrelevant data. We propose Programming Knowledge Graph (PKG) for semantic representation and fine-grained retrieval of code and text. Our approach enhances retrieval precision through tree pruning and mitigates hallucinations via a re-ranking mechanism that integrates non-RAG solutions. Structuring external data into finer-grained nodes improves retrieval granularity. Evaluations on HumanEval and MBPP show up to 20% pass@1 accuracy gains and a 34% improvement over baselines on MBPP. Our findings demonstrate that our proposed PKG approach along with re-ranker effectively address complex problems while maintaining minimal negative impact on solutions that are already correct without RAG. The replication package is published at https://github.com/iamshahd/ProgrammingKnowledgeGraph
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)はコード生成に優れるが、複雑な問題に悩まされる。 Retrieval-Augmented Generation (RAG)は、外部知識を統合することでこの問題を軽減するが、検索モデルは関連するコンテキストを見逃し、生成モデルは無関係なデータで幻覚する。 意味表現とコードとテキストのきめ細かい検索のためのプログラミング知識グラフ(PKG)を提案する。 本手法は,木伐採による検索精度を高め,非RAGソリューションを統合した再分類機構により幻覚を緩和する。 外部データをよりきめ細かいノードに構造化することで、検索の粒度が向上する。 HumanEvalとMBPPの評価では、20%パス@1精度が向上し、MBPPのベースラインよりも34%改善した。 以上の結果から,提案したPKGアプローチと再ランカは,RAGを使わずに既に正しい解に対する最小限の負の影響を保ちながら,複雑な問題に効果的に対処できることが示唆された。 レプリケーションパッケージはhttps://github.com/iamshahd/ProgrammingKnowledgeGraphで公開されている。

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