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原标题：让AI管理大型代码
库，开发者福音来了 | 阿里/新加坡国立/西安交大联合出品
关键字：代码,模型,数据库,策略,任务文章来源：量子位
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CodexGraph团队 投稿量子位 | 公众号 QbitAI代码生成和补全任务做不完了？！
不如试试让大语言模型（Large Language Models, LLMs）来帮忙。
不过，如果是处理大规模、多文件的代码库，LLMs就可能犯了难。这时候，往往需要需要Retrieval-Augmented Code Generation（RACG）系统来检索相关的代码信息。
现有解决方案，如基于语义相似度的检索和手动设计的工具与API，虽然在特定任务上有效，但在泛化能力和普适性方面存在局限。
为了缓解现有RACG方法的通用性缺陷，来自新加坡国立大学、阿里巴巴、西安交通大学的研究人员提出了CodexGraph，一个以代码图数据库为媒介，连接了语言模型和代码库的系统。
研究团队在三个有代表性的学术benchmarks对CodexGraph进行了评测，同时也基于ModelScope-Agent，将CodexGraph实现在了五个真实代码应用场景。
实验和现实实践显示出了CodexGraph的有效性和通用性。
研究方法CodexGraph通过代码图数据库接⼝界⾯ ，创新性地将语⾔模型与代码库连接，原文链接：让AI管理大型代码库，开发者福音来了 | 阿里/新加坡国立/西安交大联合出品
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