プログラミング知識グラフを用いたコンテキスト拡張型コード生成

要約

LLMのコード生成能力を向上させるため、プログラミング知識グラフ（PKG）を用いた新しいRAG手法が提案されました。コードとテキストを意味的に構造化し、木の剪定による検索精度の向上と、リランク機構によるハルシネーションの抑制を実現。HumanEvalとMBPPでの評価では、最大20%の精度向上を記録しました。

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