REACCEPT：基于动态验证与大型语言模型的生产与测试代码自动化协同演化
软件工程
2024-11-19 v1
摘要
在软件开发生命周期中，同步生产代码与测试代码（称为 PT 协同演化）对于软件质量至关重要。现有的自动 PT 协同演化方法要么利用预定义的启发式规则，要么依赖机器学习技术的简单应用。受限于底层技术，现有方法要么只能部分自动化 PT 协同演化（例如，仅自动化过时测试代码识别），要么导致准确率较低。在本文中，我们提出了 REACCEPT，一种利用大型语言模型和动态验证以完全自动化 PT 协同演化（即能够识别并更新过时测试用例）的新方法。REACCEPT 依赖基于经验的提示模板生成、动态验证和检索增强生成技术来完成自动化的 PT 协同演化。为了评估 REACCEPT 的有效性，我们在包含 537 个 Java 项目的数据集上进行了大量实验，并将 REACCEPT 的性能与几种最先进的方法进行了比较。结果表明，REACCEPT 在正确识别的过时测试代码上达到了 60.16% 的更新准确率，比最先进的技术 CEPROT 超越了 90%。这证实了 REACCEPT 能够有效协助开发者维护测试代码，提高整体软件质量并减少维护工作量。
引用
@article{arxiv.2411.11033,
title = {REACCEPT: Automated Co-evolution of Production and Test Code Based on Dynamic Validation and Large Language Models},
author = {Jianlei Chi and Xiaotian Wang and Yuhan Huang and Lechen Yu and Di Cui and Jianguo Sun and Jun Sun},
journal= {arXiv preprint arXiv:2411.11033},
year = {2024}
}
备注
21 pages, 8 figures