Renaissance of Literate Programming in the Era of LLMs: Enhancing LLM-Based Code Generation in Large-Scale Projects

📄 arXiv: 2502.17441v1 📥 PDF

作者: Wuyang Zhang, Yansong Li, Zeyu Dong, Yu Wu, Yingyao Zhou, Duolei Wang, Songsirou Xing, Chichun Zhou, Da Shen

分类: cs.SE, cs.LG

发布日期: 2024-12-25

💡 一句话要点

提出互操作性文学编程(ILP)以提升LLM在大型项目中的代码生成能力

🎯 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 文学编程 互操作性 提示工程

📋 核心要点

  1. 大型项目中代码库复杂且相互依赖性强，LLM难以有效生成和管理代码。
  2. 提出互操作性文学编程(ILP)方法，结合代码与自然语言，提升LLM在大型项目中的代码生成能力。
  3. 实验表明，ILP能有效提升LLM在RepoBench基准上的代码生成性能，尤其是在Scheme和Python代码生成方面。

📝 摘要（中文）

大型语言模型(LLM)通过代码生成、理解和修复等功能，帮助程序员提高了效率。然而，由于复杂的相互依赖关系和现代代码库的庞大规模，它们在大型项目中的应用仍然具有挑战性。尽管Knuth的文学编程(LP)概念结合了代码和自然语言来传达逻辑和意图，但其在增强大型项目中关系方面的潜力尚未得到充分探索。在本研究中，我们引入了互操作性文学编程(ILP)的思想，它利用文学编程的原则来增强LLM对小型文档和大型项目的开发。我们研究了LLM在ILP风格的指令下，在面向文档的任务和整个项目中的表现。认识到许多研究人员依赖于结构良好的模板来指导LLM，我们提出了一种简洁的提示工程方法来编写LP文档，以便LLM更好地参与代码生成。我们还考察了各种LLM在RepoBench基准上生成Scheme和Python代码的能力，说明了我们方法的优势。我们的研究结果表明，ILP与LLM可以增强LLM在大型项目开发中的代码生成能力。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决大型项目中，由于代码库规模庞大和模块间依赖关系复杂，导致大型语言模型（LLM）难以有效进行代码生成、理解和维护的问题。现有方法难以充分利用LLM的能力，无法有效地将LLM应用于大型软件项目的开发。

核心思路：论文的核心思路是引入互操作性文学编程（Interoperable Literate Programming, ILP）的概念，将文学编程的原则应用于LLM的代码生成任务中。通过将代码与自然语言文档相结合，清晰地表达代码的逻辑和意图，从而帮助LLM更好地理解代码的上下文，并生成更准确、更易于维护的代码。

技术框架：该方法主要包含两个方面：一是利用简洁的提示工程方法编写文学编程文档，以便LLM更好地理解和参与代码生成；二是将ILP应用于实际的代码生成任务中，例如在RepoBench基准上生成Scheme和Python代码。整体流程是：首先，开发者使用ILP风格编写文档，其中包含代码片段和自然语言解释；然后，将文档输入LLM，LLM根据文档内容生成完整的代码；最后，开发者对生成的代码进行验证和修改。

关键创新：论文的关键创新在于提出了互操作性文学编程（ILP）的概念，并将其应用于LLM的代码生成任务中。与传统的代码生成方法相比，ILP能够更好地利用LLM的自然语言理解能力，从而生成更符合开发者意图的代码。此外，论文还提出了一种简洁的提示工程方法，用于指导LLM生成高质量的文学编程文档。

关键设计：论文的关键设计包括：(1) ILP文档的结构设计，需要清晰地组织代码片段和自然语言解释，以便LLM能够更好地理解文档内容；(2) 提示工程方法的设计，需要选择合适的提示词和模板，以引导LLM生成高质量的文学编程文档；(3) 实验评估方案的设计，需要选择合适的基准数据集和评估指标，以客观地评估ILP方法的性能。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

论文在RepoBench基准上进行了实验，结果表明，使用ILP方法可以显著提高LLM的代码生成性能。具体来说，在Scheme和Python代码生成任务中，ILP方法都取得了明显的提升。这些实验结果验证了ILP方法在增强LLM代码生成能力方面的有效性。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种软件开发场景，尤其是在大型、复杂的项目中，能够提高代码生成效率和代码质量。通过结合LLM和文学编程，可以降低软件开发的门槛，使更多的开发者能够参与到项目中。未来，该方法有望应用于自动化代码生成、代码理解和代码维护等领域，并促进软件工程的智能化发展。

📄 摘要（原文）

Large Language Models (LLMs) have helped programmers increase efficiency through code generation, comprehension, and repair. However, their application to large-scale projects remains challenging due to complex interdependencies and the extensive size of modern codebases. Although Knuth's concept of Literate Programming (LP) combines code and natural language to convey logic and intent, its potential for enhancing relationships in large projects has not been fully explored. In this study, we introduce the idea of Interoperable LP (ILP), which leverages literate programming principles to enhance the development of both small-scale documents and large-scale projects with LLMs. We investigate how LLMs perform under ILP-style instructions for both document-oriented tasks and entire projects. Recognizing that many researchers rely on well-structured templates to guide LLMs, we propose a concise prompt engineering method to write LP documents so LLMs can better be involved in code generation. We also examine the capacity of various LLMs to generate Scheme and Python code on the RepoBench benchmark, illustrating the advantages of our approach. Our findings indicate that ILP with LLMs can enhance LLM-based code generation in large-scale project development.