Améliorer la complétion de code avec le contexte au niveau du dépôt

Les grands modèles de langage conçus pour aider à coder, connus sous le nom de CodeLLMs, sont devenus super populaires pour des tâches comme l'auto-Complétion de code. Mais, en général, ces modèles ne comprennent pas toujours tous les détails dans le dépôt de code d'un projet. Ça peut donner des suggestions qui ne correspondent pas exactement à ce dont l'utilisateur a besoin. Du coup, il y a un effort en cours pour améliorer la façon dont ces modèles comprennent le contexte plus large du code, ce qui inclut les fichiers, les classes et comment ils s'entrelacent.

#Le Défi

Les outils d'auto-complétion de code traditionnels arrivent à saisir l'environnement immédiat du code en cours d'écriture, mais ils passent à côté du gros du tableau. Ils ne prennent pas en compte l'info précieuse trouvée dans différentes parties du projet, comme les fichiers liés et la hiérarchie des classes. Ce manque de compréhension fait que les suggestions peuvent être moins utiles qu'elles ne devraient l'être.

Une façon de régler ça, c'est d'augmenter la longueur du contexte de code que ces modèles peuvent gérer. Mais juste rendre les modèles capables de regarder plus de lignes de code, c'est cher et pas pratique sur le long terme. Il y a clairement besoin de meilleures méthodes pour identifier efficacement les contextes les plus pertinents sans avoir à fouiller tous les fichiers d'un dépôt de code.

#Complétion de Code au Niveau du Dépôt

Pour régler ces problèmes, l'idée de la complétion de code au niveau du dépôt a émergé. Cette approche veut prendre en compte tous les détails pertinents d'un projet dans son ensemble, y compris les liens entre différents fichiers, les modules importés et la structure globale du code. Les méthodes existantes récupèrent généralement les contextes pertinents pour la complétion de code en utilisant une approche basée sur la similarité, mais ça souvent ne suffit pas. Beaucoup de méthodes négligent l'importance des contextes divers dans le même dépôt, qui pourraient contenir des infos utiles peu importe si les extraits de code se ressemblent ou pas. Des composants importants comme les fonctions partagées, les appels de méthode entre modules, et les relations au sein des classes contribuent tous à la vision complète de comment le code fonctionne.

#Présentation d'une Nouvelle Approche

Pour améliorer la complétion de code au niveau du dépôt, on propose un nouveau cadre qui relie tous ces éléments complexes de manière plus efficace. Ce cadre comprend trois parties principales :

1. Graphique Sémantique au Niveau du Dépôt (RSG) : C'est une représentation structurée qui inclut les parties clés d'un dépôt de code et comment elles se relient, fournissant des connaissances fiables pour la récupération de contexte.

2. Méthode de Récupération Élargie et Affinée : Cette méthode est bipartite. D'abord, elle trouve des extraits de code similaires (stratégie Recherche-ensuite-Expansion), puis elle élargit la recherche pour inclure des contextes liés en utilisant une approche basée sur des graphes. La seconde partie de cette méthode affine les informations récupérées pour ne présenter que les choix les plus utiles à l'utilisateur.

3. Prédicteur de Liens : Ce composant prend l'ensemble large de contextes trouvés et le réduit aux options les plus pertinentes. Il utilise une méthode qui détermine à quel point chaque contexte est connecté à l'extrait de code de l'utilisateur.

#Évaluation du Cadre

Pour tester l'efficacité de notre cadre proposé, on a réalisé des évaluations dans différents domaines, en se concentrant sur sa capacité à récupérer des contextes pertinents et à compléter des extraits de code efficacement. On a comparé notre cadre aux méthodes existantes et on a trouvé qu'il les surpassait nettement dans ces deux domaines.

#Récupération de Contexte

Lors de la première évaluation, on a mis l'accent sur la capacité de notre cadre à récupérer les bons morceaux de code du dépôt. Notre méthode a montré une amélioration moyenne d'environ 49 % en précision par rapport aux méthodes traditionnelles basées sur la similarité. Ça veut dire que notre approche était meilleure pour trouver le bon contexte nécessaire à une auto-complétion de code appropriée.

#Complétion de Code

Dans la deuxième évaluation, on a testé combien le cadre pouvait prédire la prochaine ligne de code après avoir récupéré le contexte pertinent. Là encore, notre méthode a surpassé les modèles traditionnels en atteignant de meilleurs scores sur différentes métriques d'évaluation. Ça suggère que non seulement notre méthode trouve le bon contexte, mais elle l'utilise aussi efficacement pour générer des suggestions de code précises.

#Comment le Cadre Fonctionne

#Construction du Graphique Sémantique au Niveau du Dépôt (RSG)

La première étape de notre système est de construire le Graphique Sémantique au Niveau du Dépôt. Ça implique d'identifier les éléments clés du programme, comme les fonctions et les classes, et d'établir les relations entre eux. Ça crée une structure claire qui outline comment différents composants au sein du code interagissent entre eux.

#Stratégie Recherche-ensuite-Expansion

Une fois le RSG en place, on peut appliquer une stratégie Recherche-ensuite-Expansion. Initialement, le système va effectuer une recherche pour trouver les morceaux de code les plus similaires à la tâche actuelle. Après les avoir trouvés, il va élargir sa recherche pour inclure des contextes liés qui peuvent ne pas sembler similaires mais qui sont quand même pertinents.

#Prédiction de Liens pour le Réajustement

Après avoir collecté le contexte initial, le Prédicteur de Liens affine ces informations. Il prend les contextes collectés et les note en fonction de leur pertinence pour la tâche de l'utilisateur. Le système ne présente alors que les meilleures options, rendant plus facile pour les utilisateurs de trouver les extraits de code les plus utiles.

#Résultats et Découvertes

Les résultats de nos évaluations montrent les forces de notre cadre. Il a constamment surpassé les modèles existants tant en ce qui concerne la Récupération de contextes pertinents qu'en ce qui concerne la complétion de code. En utilisant efficacement une approche structurée pour comprendre et analyser le code, notre méthode améliore non seulement la précision des suggestions mais aussi la pertinence des extraits récupérés.

#Limitations et Directives pour la Recherche Future

Bien que nos résultats soient prometteurs, il y a certaines limitations à notre travail actuel. Par exemple, les types de chemins utilisés pour l'expansion dans le RSG ont été choisis manuellement, ce qui peut ne pas être optimal dans toutes les situations. À l'avenir, développer un algorithme appris pourrait aider à simplifier ce processus.

De plus, nos évaluations ont principalement été réalisées avec un seul ensemble de données principal. Élargir nos expériences pour inclure plus d'ensembles de données pourrait renforcer la validité de nos découvertes.

Enfin, utiliser de grands modèles pour ces tâches nécessite des ressources informatiques significatives, ce qui peut avoir un impact environnemental. Trouver des moyens de réduire le besoin de telles ressources tout en conservant l'efficacité sera une étape importante à franchir.

#Conclusion

En conclusion, le cadre qu'on a proposé pour la complétion de code au niveau du dépôt représente une avancée prometteuse dans le domaine. Il s'attaque aux lacunes communes des modèles existants en incorporant une vue d'ensemble complète du contexte du code du projet. Les améliorations significatives en précision de récupération et en efficacité de complétion de code démontrées dans nos évaluations suggèrent que cette approche a un grand potentiel pour l'avenir des technologies d'assistance au code. En continuant à affiner nos méthodes et à explorer de nouvelles avenues de recherche, on espère repousser les limites de ce qui est possible dans ce domaine.