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原标题:让AI管理大型代码库,开发者福音来了 | 阿里/新加坡国立/西安交大联合出品
关键字:代码,模型,数据库,策略,任务
文章来源:量子位
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内容摘要:
CodexGraph团队 投稿量子位 | 公众号 QbitAI代码生成和补全任务做不完了?!
不如试试让大语言模型(Large Language Models, LLMs)来帮忙。
不过,如果是处理大规模、多文件的代码库,LLMs就可能犯了难。这时候,往往需要需要Retrieval-Augmented Code Generation(RACG)系统来检索相关的代码信息。
现有解决方案,如基于语义相似度的检索和手动设计的工具与API,虽然在特定任务上有效,但在泛化能力和普适性方面存在局限。
为了缓解现有RACG方法的通用性缺陷,来自新加坡国立大学、阿里巴巴、西安交通大学的研究人员提出了CodexGraph,一个以代码图数据库为媒介,连接了语言模型和代码库的系统。
研究团队在三个有代表性的学术benchmarks对CodexGraph进行了评测,同时也基于ModelScope-Agent,将CodexGraph实现在了五个真实代码应用场景。
实验和现实实践显示出了CodexGraph的有效性和通用性。
研究方法CodexGraph通过代码图数据库接⼝界⾯ ,创新性地将语⾔模型与代码库连接,
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