Search academic texts

Information × Registration Number 2125U003999, Article popup.category Опубліковано, Стаття Title METHOD OF PARALLEL HYBRID SEARCH FOR LARGE-SCALE CODE REPOSITORIES popup.author Бойко В. О.Boiko V. O. popup.publication 22-09-2025 popup.source_user Журнал "Радіоелектроніка, інформатика, управління" (Національний університет "Запорізька політехніка") popup.source https://ric.zp.edu.ua/article/view/339142 popup.publisher National University "Zaporizhzhia Polytechnic" Description Актуальність. Сучасні програмні системи містять великі кодові бази, що робить пошук коду критично важливим завданням для розробників програмного забезпечення. Традиційні методи пошуку коду спираються на співставлення за ключовими словами або структурний аналіз, але часто не здатні відобразити семантичний зміст запитів користувачів або мають проблеми з неструктурованим та непослідовно задокументованим кодом. Останнім часом семантичний векторний пошук і великі мовні моделі (LLM) показали перспективи в покращенні розуміння коду. Проблема полягає в розробці масштабованого, точного та гібридного методу пошуку коду, здатного знаходити відповідні фрагменти коду на основі як текстових запитів, так і семантичного контексту, при цьому підтримуючи паралельну обробку та пошуку на основі метаданих.Мета роботи – розробка гібридного методу семантичного пошуку коду шляхом комбінування фільтрації за ключовими словами та пошуку на основі вбудованих представлень, доповненого сумаризацією та семантичними тегами, згенерованими за допомогою LLM для підвищення точності та ефективності пошуку відповідних елементів коду у великих кодових репозиторіях.Метод. Для досягнення мети дослідження розроблено метод пошуку з двома шляхами з пост-обробкою, де пошук за текстовими ключовими словами та пошук на основі вбудовуваних семантичних представлень виконуються паралельно. Блоки коду попередньо обробляються за допомогою GPT-4o моделі для генерування сумаризації та семантичних тегів.Результати. Метод реалізовано та перевірено на кодовій базі .NET, що продемонструвало покращену точність при знаходженні семантично релевантних методів. Комбінація паралельних шляхів пошуку та метаданих, згенерованих LLM, покращила якість результатів. Для підвищення релевантності було застосовано LLM-постобробку яка виконується над найбільш релевантними результатами, що дозволяє точніше локалізувати потрібні рядки коду в межах знайдених фрагментів. Інші результати можуть бути оброблені на вимогу користувача.Висновки. Експериментальні результати підтвердили працездатність та практичну застосовність запропонованої гібридної системи пошуку коду. Модульна архітектура системи підтримує робочі процеси розробників в реальному часі, а її розширюваність дозволяє впроваджувати майбутні покращення через активне навчання та зворотний зв’язок від користувачів. Подальші дослідження можуть бути спрямовані на оптимізацію стратегій вибору вбудованих представлень, інтеграцію автоматичного переформатування запитів та масштабування у багатомовних кодових середовищах popup.nrat_date 2026-02-26 Close