論文の概要: A Tool-Augmented, GPT-4 Chatbot for Real-Time Repository Data Analysis
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2609.07586v1
- Date: Mon, 07 Sep 2026 15:00:33 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-09-10 19:44:08.449175
- Title: A Tool-Augmented, GPT-4 Chatbot for Real-Time Repository Data Analysis
- Title（参考訳）: リアルタイムリポジトリデータ解析のためのツール強化GPT-4チャットボット
- Abstract要約: ソフトウェアリポジトリには、コードコントリビューション、バグレポート、プロジェクトアクティビティに関する膨大なデータが含まれている。
本稿では,OpenAIのGPT-4モデルを利用してリポジトリデータの自動抽出と解析を行うアーキテクチャを提案する。
以上の結果から,このアーキテクチャにより,技術的および非技術的聴衆がリポジトリデータにアクセスしやすくなることが示唆された。
- 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: Software repositories contain vast amounts of data on code contributions, bug reports, and project activities, yet this information remains challenging for non-technical stakeholders and developers to access due to limited expertise in querying repositories. To address this, we introduce a novel chatbot architecture leveraging OpenAI's GPT-4 model for automated extraction and analysis of repository data. In contrast, our architecture takes a structured path first by parsing the user's query to extract relevant parameters, then selecting the correct tool to employ based on that analysis, and finally invoking the GPT-4 model to create a highly detailed response. In contrast to previous work based on multi-component systems with embedding models and document retrievers, our architecture inverts the process by relying on prompt engineering and tool selection to fit with the query intent. To validate our approach, we conducted experiments on various question types, including Issues, Pull Requests, Commits, Compound Questions, and General Repository Information, evaluating our target prompts' ability to improve the accuracy of responses from the model. Beyond demonstrating the utility of this architecture to a diverse set of users, our findings suggest that this architecture can make repository data more accessible to technical and non-technical audiences through the production of actionable insights.
- Abstract（参考訳）: ソフトウェアリポジトリには、コードコントリビューション、バグレポート、プロジェクトアクティビティに関する膨大なデータが含まれているが、この情報は、非技術ステークホルダーや開発者がリポジトリをクエリする際の専門知識が限られているため、アクセスすることが困難である。
そこで我々は,OpenAIのGPT-4モデルを利用した新しいチャットボットアーキテクチャを導入し,レポジトリデータの自動抽出と解析を行う。
対照的に、我々のアーキテクチャは、まずユーザーのクエリを解析して関連するパラメータを抽出し、その分析に基づいて正しいツールを選択し、最後にGPT-4モデルを呼び出し、非常に詳細な応答を生成する。
組込みモデルとドキュメントレトリバーを備えたマルチコンポーネントシステムに基づく従来の作業とは対照的に,我々のアーキテクチャは,クエリの意図に合うように,迅速なエンジニアリングとツールの選択に頼ることによって,プロセスを逆転させる。
提案手法を検証するために,課題,プルリクエスト,コミット,複合質問,一般リポジトリ情報など,様々な質問タイプで実験を行い,モデルからの応答の精度を向上させるためのターゲットプロンプトの能力を評価した。
このアーキテクチャの実用性を多様なユーザに示すことに加えて、我々の発見は、このアーキテクチャが、実行可能な洞察の生成を通じて、技術的および非技術的聴衆にリポジトリデータをアクセスしやすくすることを示唆している。
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