在仓库级代码生成任务中,所有模型通过RepoEval的标准片段得分提升了7.5至17.2分,尽管SWE-bench Lite的难度显著增加,但这也进一步验证了RAG技术的潜力。 三、检索器与生成器的挑战 尽管CodeRAG-Bench上的实验结果令人鼓舞,但当前的检索器和生成器仍面临诸多挑战。分析指出,当前的检索器在词汇重叠有限时难以获取有用的信...
1. CodeRAG-Bench是什么? 图片 CodeRAG-Bench是本文作者为检索增强代码生成(RetrievalAugmentCodeGeneration,RACG)任务设计的一个测试评估基准。构建理念来自三个核心要素: • 任务多样性:代码生成任务覆盖了从代码行到函数再到整个代码库的不同层面,以及封闭与开放的不同领域。 • 严谨且可复现的评估机制:提供了...
近日,由阿里巴巴通义实验室与美国西北大学的研究团队共同推出的Codev-Bench评估框架,引起了业界的广泛关注。该框架专注于提升代码自动补全工具的性能评估,旨在更加准确地反映开发者在实际编码过程中的需求与期望,具有深远的行业意义。 Codev-Bench基于真实的业务场景,设计了一套细粒度的评测集合,力求从开发者的角度出发,真...
这证明了在有限的Token长度 L 下,相关性分数函数对补全效果的重要性。在Oracle之外的策略中,基于UniXcoder的相似度分数表现最佳,而随机策略的效果最差,这与RepoBench的见解相印证。Jacarrd Similarity的效果略低于UniXcoder,但却有显著的计算性能优势,可以考虑应用在实际补全场景中。同样的结论在单独使用Semantic或Simila...
(QA) tasks. To bridge this gap, we introduce the Comprehensive RAG Benchmark (CRAG), a factual question answering benchmark of 4,409 question-answer pairs and mock APIs to simulate web and Knowledge Graph (KG) search. CRAG is designed to encapsulate a diverse array of questions across five...
CodeEditorBench: "CodeEditorBench: Evaluating Code Editing Capability of Large Language Models" [2024-04] [paper] [repo] Long Code Arena: "Long Code Arena: a Set of Benchmarks for Long-Context Code Models" [2024-06] [paper] [repo] CodeRAG-Bench: "CodeRAG-Bench: Can Retrieval Augment ...
通过Screenshot-to-code这个开源工具,我们只需要提供一张设计图片,mockup或者figma设计稿,它就能将其转换成可执行的代码。跑起来也相当简单,因为它是支持docker跑的科技 计算机技术 免费AI工具 软件分享 AI工具 AI产品狙击手 发消息 主要会分享人工智能、大语言模型、Diffusion Model等AI技术和产品,请关注我!
Class-RAG: Content Moderation with Retrieval Augmented Generationno code implementations • 18 Oct 2024 • Jianfa Chen, Emily Shen, Trupti Bavalatti, Xiaowen Lin, Yongkai Wang, Shuming Hu, Harihar Subramanyam, Ksheeraj Sai Vepuri, Ming Jiang, Ji Qi, Li Chen, Nan Jiang, Ankit Jain ...
A Multi-modal chatbot with LangChain, that supports RAG, Paperswithcode, and Image generation using Dall-E-3 chatbotmulti-modalragpaperswithcodelangchainopenai-chatbotlangchain-agentdall-e-3 UpdatedFeb 28, 2024 Python dkvc/pwcode Star2
CrossCodeEval和RepoBench分别提出了仓库级别代码补全的BenchMark,区别在于CrossCodeEval使用仓库内相似代码片段辅助模型补全,而RepoBench则使用AST分析出当前文件的Import内容,并将其视作补充上下文。 CoComic使用程序分析领域的Dependency Graph搜索,图中的节点为仓库中不同粒度程序片段的抽象表示(File、Class、Method、Global...