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

文章预览

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 ………………………………