RepoHyper: Search-Expand-Refine on Semantic Graphs for Repository-Level Code Completion

📄 arXiv: 2403.06095v4 📥 PDF

作者: Huy N. Phan, Hoang N. Phan, Tien N. Nguyen, Nghi D. Q. Bui

分类: cs.SE, cs.AI

发布日期: 2024-03-10 (更新: 2024-08-14)

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

提出RepoHyper以解决代码库级别代码补全问题

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 代码补全 语义图 机器学习 代码生成 智能编程助手

📋 核心要点

  1. 现有的代码补全方法往往无法充分理解项目代码库的复杂上下文，导致补全结果不够准确。
  2. 本文提出的RepoHyper框架通过引入代码库级语义图（RSG）来捕捉代码库的广泛上下文，并结合扩展和精炼检索方法进行优化。
  3. 实验结果显示，RepoHyper在多个数据集上显著提高了代码补全的准确性，相较于多个强基线表现更佳。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（CodeLLMs）在代码补全任务中表现出色，但在理解项目代码库的广泛上下文方面仍存在不足，尤其是相关文件和类层次结构的复杂性，导致补全结果不够精确。为了解决这些问题，本文提出了RepoHyper，一个多层次框架，旨在应对代码库级别代码补全的复杂挑战。RepoHyper的核心是新颖的代码库级语义图（RSG），它封装了代码库的广泛上下文。此外，RepoHyper采用了扩展和精炼检索方法，包括对RSG应用的图扩展和链接预测算法，从而有效检索和优先考虑相关代码片段。评估结果表明，RepoHyper在多个数据集上显著优于现有技术，展示了更高的准确性。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决现有代码补全方法在理解项目代码库上下文方面的不足，尤其是对相关文件和类层次结构的理解不够深入，导致补全结果不够精确。

核心思路：RepoHyper通过引入代码库级语义图（RSG）来全面捕捉代码库的上下文信息，并结合扩展和精炼检索方法，以提高代码补全的准确性和相关性。

技术框架：RepoHyper的整体架构包括三个主要模块：首先是构建代码库级语义图（RSG），然后通过图扩展算法增强图的表达能力，最后利用链接预测算法进行相关代码片段的检索和优先排序。

关键创新：RepoHyper的核心创新在于引入了代码库级语义图（RSG），这一结构能够有效整合和表示代码库的复杂上下文信息，与传统方法相比，显著提升了代码补全的准确性和相关性。

关键设计：在设计中，RepoHyper采用了特定的参数设置和损失函数，以优化图扩展和链接预测的效果，确保检索到的代码片段与上下文的高度相关性。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，RepoHyper在多个数据集上显著优于现有技术，准确性提升幅度达到XX%（具体数据待补充），在与多个强基线的比较中表现出色，展示了其在代码补全任务中的有效性。

🎯 应用场景

RepoHyper的研究成果在软件开发、代码生成和智能编程助手等领域具有广泛的应用潜力。通过提高代码补全的准确性，开发者能够更高效地编写代码，减少错误，提高生产力。此外，该技术也可以为未来的智能编程工具奠定基础，推动编程自动化的发展。

📄 摘要（原文）

Code Large Language Models (CodeLLMs) have demonstrated impressive proficiency in code completion tasks. However, they often fall short of fully understanding the extensive context of a project repository, such as the intricacies of relevant files and class hierarchies, which can result in less precise completions. To overcome these limitations, we present \tool, a multifaceted framework designed to address the complex challenges associated with repository-level code completion. Central to RepoHYPER is the {\em Repo-level Semantic Graph} (RSG), a novel semantic graph structure that encapsulates the vast context of code repositories. Furthermore, RepoHyper leverages Expand and Refine retrieval method, including a graph expansion and a link prediction algorithm applied to the RSG, enabling the effective retrieval and prioritization of relevant code snippets. Our evaluations show that \tool markedly outperforms existing techniques in repository-level code completion, showcasing enhanced accuracy across various datasets when compared to several strong baselines. Our implementation of RepoHYPER can be found at https://github.com/FSoft-AI4Code/RepoHyper.