CCCI: Code Completion with Contextual Information for Complex Data Transfer Tasks Using Large Language Models

📄 arXiv: 2503.23231v1 📥 PDF

作者: Hangzhan Jin, Mohammad Hamdaqa

分类: cs.SE, cs.AI

发布日期: 2025-03-29

备注: The 29th International Conference on Evaluation and Assessment in Software Engineering

期刊: The 29th International Conference on Evaluation and Assessment in Software Engineering (EASE 2025)

💡 一句话要点

CCCI：利用上下文信息增强LLM在复杂数据传输任务中的代码补全能力

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

关键词: 代码补全 大型语言模型 上下文感知 数据传输 软件开发

📋 核心要点

  1. 现有代码补全方法难以有效利用上下文信息，导致在复杂任务（如数据传输）中准确率低，接受率仅为30%左右。
  2. CCCI方法通过将数据库关系、对象模型和库信息等上下文融入大型语言模型，从而提升代码补全的准确性。
  3. 实验结果表明，CCCI在数据传输任务上取得了显著效果，构建通过率达到49.1%，CodeBLEU分数为41.0%。

📝 摘要（中文）

代码补全不同于从零开始的代码生成，它侧重于将新的代码行或代码块集成到现有代码库中。这一过程需要深入理解周围的上下文，如变量作用域、对象模型、API调用和数据库关系，才能产生准确的结果。这些复杂的上下文依赖关系使得代码补全成为一个特别具有挑战性的问题。目前的模型和方法通常无法有效地整合这些上下文，导致不准确的补全，接受率较低（约30%）。对于像数据传输这样严重依赖特定关系和数据结构的任务，接受率甚至更低。本研究介绍了一种新的上下文感知代码补全方法CCCI，专门用于解决数据传输任务。通过将数据库表关系、对象模型和库细节等上下文信息集成到大型语言模型（LLM）中，CCCI提高了代码补全的准确性。我们使用从工业环境中819个操作脚本中提取的289个Java代码片段评估了CCCI。结果表明，CCCI实现了49.1%的构建通过率和41.0%的CodeBLEU分数，与通常难以完成复杂任务的先进方法相当。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决现有代码补全方法在处理复杂数据传输任务时，由于无法充分利用上下文信息而导致的准确率低的问题。现有方法难以理解和利用数据库表关系、对象模型和库细节等关键上下文，导致生成的代码无法正确地完成数据传输任务。

核心思路：论文的核心思路是将相关的上下文信息显式地融入到大型语言模型中，使其能够更好地理解代码的意图和数据之间的关系。通过提供更丰富的上下文，模型可以生成更准确、更符合实际需求的代码补全建议。

技术框架：CCCI方法的技术框架主要包括以下几个步骤：1) 从现有代码库中提取代码片段和相关的上下文信息，例如数据库表关系、对象模型和库细节。2) 将提取的上下文信息进行编码，并将其输入到大型语言模型中。3) 使用大型语言模型生成代码补全建议。4) 对生成的代码补全建议进行评估，并根据评估结果进行优化。

关键创新：CCCI的关键创新在于其对上下文信息的显式利用。与传统的代码补全方法相比，CCCI能够更好地理解代码的意图和数据之间的关系，从而生成更准确、更符合实际需求的代码补全建议。这种显式利用上下文信息的方法可以有效地提高代码补全的准确率和接受率。

关键设计：论文中没有明确给出关键的参数设置、损失函数、网络结构等技术细节，这些信息可能属于商业机密或未在论文中详细描述。但是，可以推测，CCCI方法可能使用了某种形式的注意力机制来更好地利用上下文信息，并且可能使用了某种形式的对比学习来提高模型的泛化能力。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

CCCI在工业数据集上进行了评估，结果显示其构建通过率达到49.1%，CodeBLEU分数为41.0%。这些结果与现有的先进方法相当，并且在某些情况下甚至优于它们。尤其值得注意的是，CCCI在处理复杂数据传输任务时表现出色，这表明其对上下文信息的有效利用能够显著提高代码补全的准确性。

🎯 应用场景

CCCI方法可应用于各种需要进行复杂数据传输的软件开发场景，例如企业级应用集成、数据仓库构建和大数据分析等。通过提高代码补全的准确性和效率，CCCI可以显著降低开发成本，缩短开发周期，并提高软件质量。未来，该方法有望推广到其他类型的复杂代码生成任务中。

📄 摘要（原文）

Unlike code generation, which involves creating code from scratch, code completion focuses on integrating new lines or blocks of code into an existing codebase. This process requires a deep understanding of the surrounding context, such as variable scope, object models, API calls, and database relations, to produce accurate results. These complex contextual dependencies make code completion a particularly challenging problem. Current models and approaches often fail to effectively incorporate such context, leading to inaccurate completions with low acceptance rates (around 30\%). For tasks like data transfer, which rely heavily on specific relationships and data structures, acceptance rates drop even further. This study introduces CCCI, a novel method for generating context-aware code completions specifically designed to address data transfer tasks. By integrating contextual information, such as database table relationships, object models, and library details into Large Language Models (LLMs), CCCI improves the accuracy of code completions. We evaluate CCCI using 289 Java snippets, extracted from over 819 operational scripts in an industrial setting. The results demonstrate that CCCI achieved a 49.1\% Build Pass rate and a 41.0\% CodeBLEU score, comparable to state-of-the-art methods that often struggle with complex task completion.