CoRet：用于代码编辑的改进检索器
机器学习
2025-06-02 v1 人工智能
计算与语言
摘要
在本文中，我们介绍了 CoRet，这是一个为代码编辑任务设计的密集检索模型，它集成了代码语义、代码库结构和调用图依赖关系。该模型专注于根据自然语言查询（例如实现新功能或修复 bug 的请求）检索代码库的相关部分。这些检索到的代码块随后可以呈现给用户，或提供给第二个代码编辑模型或智能体。为了训练 CoRet，我们提出了一种专为代码库级检索设计的损失函数。在 SWE-bench 和 Long Code Arena 的 bug 定位数据集上，我们展示了我们的模型将检索召回率比现有模型至少提高了 15 个百分点，并进行了消融实验以证明这些设计选择对实现这些结果的重要性。
引用
@article{arxiv.2505.24715,
title = {CoRet: Improved Retriever for Code Editing},
author = {Fabio Fehr and Prabhu Teja Sivaprasad and Luca Franceschi and Giovanni Zappella},
journal= {arXiv preprint arXiv:2505.24715},
year = {2025}
}
备注
ACL 2025