RAPGen：一种零样本修复代码低效问题的方法
软件工程
2025-01-10 v4 人工智能
摘要
性能缺陷是非功能性缺陷，甚至可能出现在经过充分测试的商业产品中。修复这些性能缺陷是一个重要但具有挑战性的问题。在这项工作中，我们应对这一挑战并提出了一种称为检索增强提示生成（Retrieval-Augmented Prompt Generation, RAPGen）的新方法。给定一个存在性能问题的代码片段，RAPGen首先从先前性能缺陷修复的预构建知识库中检索提示指令，然后使用检索到的指令生成提示。随后，它在零样本下将该提示用于大语言模型（如Codex）以生成修复。我们将我们的方法与性能缺陷修复任务中的各种提示变体和最先进方法进行比较。我们的评估表明，在C#开发者过往性能变更的专家验证数据集中，RAPGen在约60%的情况下能生成等同于或优于开发者的性能改进建议，其中约42%与开发者修改逐字一致。
引用
@article{arxiv.2306.17077,
title = {RAPGen: An Approach for Fixing Code Inefficiencies in Zero-Shot},
author = {Spandan Garg and Roshanak Zilouchian Moghaddam and Neel Sundaresan},
journal= {arXiv preprint arXiv:2306.17077},
year = {2025}
}