增强项目特定代码补全：通过推断内部API信息
摘要
项目特定代码补全是利用项目上下文生成准确代码的关键任务。现有最先进方法采用检索增强生成（RAG）结合大语言模型（LLM）和项目信息进行代码补全。然而，这些方法往往难以有效整合内部API信息——这对准确性至关重要，特别是在文件中未显式导入API的情况下。
为解决这一问题，提出一种不依赖导入语句推断内部API信息的方法。该方法通过构建使用示例和语义描述来扩展API表示，为LLM建立知识库以生成相关补全。同时引入ProjBench基准测试，该基准避免导入泄露并包含大规模真实项目。
在ProjBench和CrossCodeEval上的实验表明，该方法显著优于现有方法：代码精确匹配率提升22.72%，标识符精确匹配率提升18.31%。此外，将该方法与现有基线整合后，代码匹配率提升47.80%，标识符匹配率提升35.55%。
方法
API信息推断
通过分析项目代码库，自动构建API使用模式示例和自然语言描述，形成结构化知识库。该方法突破传统依赖显式导入语句的限制，直接从未显式声明的代码上下文中提取API关系。
知识库构建
- 使用示例生成：从项目历史使用记录中提取API调用模式
- 语义描述合成：通过代码注释和文档自动生成API功能描述
- 向量化存储：将API信息编码为LLM可理解的嵌入表示
实验评估
基准测试
- ProjBench：包含2,500+真实项目，严格避免训练数据泄露
- CrossCodeEval：跨项目代码补全评估基准
性能指标
- 代码精确匹配（Exact Match）
- 标识符精确匹配（Identifier Match）
结果对比
| 方法 | 代码匹配提升 | 标识符匹配提升 |
|---|---|---|
| 基线方法 | - | - |
| 本方法 | 22.72% | 18.31% |
| 与基线结合 | 47.80% | 35.55% |
技术贡献
- 提出无需导入语句的内部API推断机制
- 构建大规模真实项目评测基准ProjBench
- 实现检索增强生成与API知识库的深度融合
- 显著提升代码补全准确率和实用性
应用价值
该方法特别适用于大型软件项目的代码维护和开发，能够有效处理未显式导入的API调用，提升开发效率并减少编码错误。