RAILS: Retrieval-Augmented Intelligence for Learning Software Development

📄 arXiv: 2506.22742v1 📥 PDF

作者: Wali Mohammad Abdullah, Md. Morshedul Islam, Devraj Parmar, Happy Hasmukhbhai Patel, Sindhuja Prabhakaran, Baidya Saha

分类: cs.SE, cs.AI

发布日期: 2025-06-28

💡 一句话要点

提出RAILS框架以解决软件开发中的代码生成问题

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

关键词: 大型语言模型 软件开发 代码生成 语义检索 编译器反馈 Java资源 迭代优化 RAILS框架

📋 核心要点

  1. 现有的大型语言模型在软件开发中常常生成不完整或错误的代码，尤其是在缺乏项目特定文档时。
  2. RAILS框架通过从策划的Java资源中进行语义检索，增强了LLM的提示，并结合编译器反馈进行迭代优化。
  3. 在78个真实的Java导入错误案例中，RAILS显著提高了代码生成的准确性，超越了传统的基线方法。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLMs）如GPT-3.5-Turbo在软件开发中越来越多地被使用，但在缺乏外部或项目特定文档时，常常会生成不完整的代码或错误的导入。本文提出了RAILS（Retrieval-Augmented Intelligence for Learning Software Development）框架，通过使用FAISS和OpenAI嵌入，从策划的Java资源中语义检索上下文来增强LLM提示。RAILS还结合了由编译器反馈指导的迭代验证循环，以优化建议。我们在78个真实的Java导入错误案例上评估了RAILS，涵盖标准库、GUI API、外部工具和自定义工具。尽管使用相同的LLM，RAILS在保持意图、避免幻觉和即使在本地库不可用时也能提供正确导入方面超越了基线提示。未来的工作将通过PostgreSQL集成符号过滤，并扩展对其他语言和IDE的支持。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决大型语言模型在软件开发中生成不完整或错误代码的问题，尤其是在缺乏外部文档的情况下，现有方法常常无法提供准确的导入建议。

核心思路：RAILS框架通过语义检索增强LLM的提示，利用外部Java资源提供上下文信息，并通过编译器反馈进行迭代优化，从而提高代码生成的准确性和完整性。

技术框架：RAILS的整体架构包括三个主要模块：语义检索模块（使用FAISS进行高效检索）、LLM提示增强模块（结合检索结果生成代码建议）和迭代验证模块（通过编译器反馈优化建议）。

关键创新：RAILS的创新在于将语义检索与编译器反馈结合，形成一个闭环优化过程，显著提高了代码生成的准确性，避免了常见的幻觉现象。

关键设计：在实现中，RAILS使用OpenAI的嵌入技术进行语义检索，并设计了一个迭代反馈机制，通过编译器的错误信息不断调整和优化生成的代码建议。

📊 实验亮点

在78个真实的Java导入错误案例中，RAILS框架显著提高了代码生成的准确性，超越了传统基线方法，成功避免了幻觉现象，并在本地库不可用的情况下仍能提供正确的导入建议。

🎯 应用场景

RAILS框架具有广泛的应用潜力，特别是在软件开发工具、IDE插件和自动化代码生成系统中。其能够提高代码生成的准确性和效率，减少开发者的工作负担，未来可能会对软件开发流程产生深远影响。

📄 摘要（原文）

Large Language Models (LLMs) like GPT-3.5-Turbo are increasingly used to assist software development, yet they often produce incomplete code or incorrect imports, especially when lacking access to external or project-specific documentation. We introduce RAILS (Retrieval-Augmented Intelligence for Learning Software Development), a framework that augments LLM prompts with semantically retrieved context from curated Java resources using FAISS and OpenAI embeddings. RAILS incorporates an iterative validation loop guided by compiler feedback to refine suggestions. We evaluated RAILS on 78 real-world Java import error cases spanning standard libraries, GUI APIs, external tools, and custom utilities. Despite using the same LLM, RAILS outperforms baseline prompting by preserving intent, avoiding hallucinations, and surfacing correct imports even when libraries are unavailable locally. Future work will integrate symbolic filtering via PostgreSQL and extend support to other languages and IDEs.