| 講演抄録/キーワード |
| 講演名 |
2024-05-17 15:00
ソースコード問い合わせのための長コンテキスト LLM 向けRAG 手法の提案 ○神谷年洋(島大) KBSE2024-2 SWIM2024-2 |
| 抄録 |
(和) |
大規模言語モデル(LLM)のコンテキスト長制限は緩和されてきているとはいえ,現状ではソフトウェア開発タスクへの適用を困難にしている.本研究では,ソースコードに関する問い合わせのために,実行トレースをRAGに取り入れた手法を提案する.
小規模な実験により,手法がLLM応答品質に寄与する傾向を確認した. |
| (英) |
Although the context length limitation of large language models (LLMs) has been mitigated, it still hinders their application to software development tasks. This study proposes a method incorporating execution traces into RAG for inquiries about source code.
Small-scale experiments confirm a tendency for the method to contribute to improving LLM response quality. |
| キーワード |
(和) |
RAG / LLM / ソフトウェア開発 / / / / / |
| (英) |
RAG / LLM / Software Development / / / / / |
| 文献情報 |
信学技報, vol. 124, no. 38, KBSE2024-2, pp. 7-12, 2024年5月. |
| 資料番号 |
KBSE2024-2 |
| 発行日 |
2024-05-10 (KBSE, SWIM) |
| ISSN |
Online edition: ISSN 2432-6380 |
著作権に ついて |
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