A Review of Repository Level Prompting for LLMs
作者: Douglas Schonholtz
分类: cs.SE, cs.CL
发布日期: 2023-12-15
备注: 15 figures/charts, 7 pages, Submitted as an NLP project at Northeastern. Focuses on comparing two papers, there are many more papers that could be included
💡 一句话要点
综述：针对大型语言模型的仓库级提示工程，提升代码生成能力
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 大型语言模型 代码生成 提示工程 仓库级别 代码补全 代码检索 软件工程
📋 核心要点
- 现有代码生成方法难以有效处理仓库级别的大规模代码，缺乏对上下文的充分利用。
- 论文综述了仓库级提示工程，对比了不同方法（如提示生成和迭代检索），旨在提升LLM的代码生成能力。
- 通过分析不同方法的优缺点，论文为在实际编码基准测试中应用这些方法提供了最佳实践指导。
📝 摘要（中文）
随着编码挑战日益复杂，大型语言模型（LLMs）取得了显著进展，例如在HumanEval基准测试中达到了94.6%的解决率。与此同时，商业上对仓库级内联代码补全工具（如GitHub Copilot和Tab Nine）的需求不断增长，旨在提高开发人员的生产力。本文深入研究了从单个编码问题到仓库级解决方案的转变，全面回顾了当前关于有效LLM提示工程的文献，以实现仓库级别的代码生成。我们研究了适用于黑盒LLM的方法，使其在商业用例中具有实用性和适用性，以及它们在解释仓库规模代码中的适用性。我们将仓库级提示生成技术与RepoCoder（一种迭代检索和生成方法）进行对比，以突出每种方法中固有的权衡，并为它们在尖端编码基准测试中的应用建立最佳实践。提示的迭代改进与高级检索系统的开发之间的相互作用构成了我们讨论的核心，为显著提高LLM在代码生成任务中的性能提供了一条途径。这项研究的见解不仅指导了这些方法的应用，而且为未来的研究指明了方向，将这些技术整合到更广泛的软件工程环境中。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决大型语言模型在仓库级别代码生成任务中的性能瓶颈。现有方法在处理大规模代码库时，无法充分利用代码库的上下文信息，导致生成的代码质量不高，难以满足实际开发需求。此外，如何有效地提示LLM，使其理解并生成符合仓库整体架构和风格的代码，也是一个重要的挑战。
核心思路：论文的核心思路是研究和对比不同的仓库级提示工程方法，包括直接提示生成和迭代检索生成。通过分析这些方法的优缺点，为在实际应用中选择合适的方法提供指导。核心在于如何设计有效的提示，引导LLM理解仓库级别的代码结构和依赖关系，从而生成高质量的代码。
技术框架：论文主要对比了两种技术框架：Repository-Level Prompt Generation和RepoCoder。Repository-Level Prompt Generation侧重于一次性生成包含足够上下文信息的提示，然后让LLM生成代码。RepoCoder则采用迭代检索和生成的方法，逐步完善提示，并生成代码。两种方法都需要有效的代码检索机制，以获取相关的上下文信息。
关键创新：论文的关键创新在于对现有仓库级提示工程方法的系统性综述和对比分析。通过对比Repository-Level Prompt Generation和RepoCoder，论文指出了两种方法的优缺点，并为在不同场景下选择合适的方法提供了指导。此外，论文还强调了提示的迭代改进和高级检索系统的重要性。
关键设计：论文没有提出新的算法或模型，而是对现有方法进行了分析和总结。关键设计在于如何选择合适的代码检索算法，以及如何设计有效的提示模板，以引导LLM生成高质量的代码。此外，如何平衡提示的长度和信息量，也是一个重要的设计考虑因素。
📊 实验亮点
论文重点对比了Repository-Level Prompt Generation和RepoCoder两种方法，分析了它们在不同场景下的性能表现。虽然没有给出具体的性能数据，但论文强调了迭代检索和生成方法在处理复杂代码库时的优势。通过对现有方法的分析，为未来的研究方向提供了指导。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于智能代码补全、代码生成、代码搜索和代码重构等领域。通过提升LLM在仓库级别代码生成任务中的性能，可以显著提高开发人员的生产力，降低软件开发成本。未来，可以将这些技术整合到更广泛的软件工程环境中，例如自动化测试和代码审查。
📄 摘要（原文）
As coding challenges become more complex, recent advancements in Large Language Models (LLMs) have led to notable successes, such as achieving a 94.6\% solve rate on the HumanEval benchmark. Concurrently, there is an increasing commercial push for repository-level inline code completion tools, such as GitHub Copilot and Tab Nine, aimed at enhancing developer productivity. This paper delves into the transition from individual coding problems to repository-scale solutions, presenting a thorough review of the current literature on effective LLM prompting for code generation at the repository level. We examine approaches that will work with black-box LLMs such that they will be useful and applicable to commercial use cases, and their applicability in interpreting code at a repository scale. We juxtapose the Repository-Level Prompt Generation technique with RepoCoder, an iterative retrieval and generation method, to highlight the trade-offs inherent in each approach and to establish best practices for their application in cutting-edge coding benchmarks. The interplay between iterative refinement of prompts and the development of advanced retrieval systems forms the core of our discussion, offering a pathway to significantly improve LLM performance in code generation tasks. Insights from this study not only guide the application of these methods but also chart a course for future research to integrate such techniques into broader software engineering contexts.