본 논문은 Apple 생태계(iOS 앱, macOS 등)와 같은 로컬 개발 환경에서의 대규모 언어 모델(LLM) 기반 AI 지원 프로그래밍의 어려움을 해결하기 위한 다중 모델 프레임워크 CAMP를 제시합니다. CAMP는 코드베이스에서 상황 정보를 검색하는 검색 증강 생성(RAG) 모듈을 사용하는 로컬 모델과 클라우드 모델을 결합하여, 클라우드 모델의 성능을 최적화하고 로컬 통합 개발 환경(IDE)에서 LLM의 기능을 향상시킵니다. Xcode용 AI 지원 프로그래밍 도구인 Copilot for Xcode에 적용된 이 방법론은 코드 자동 완성, 문서 생성, 오류 탐지, 지능형 사용자 에이전트 상호 작용 등 다양한 생성적 프로그래밍 작업을 가능하게 합니다. 객관적인 코드 품질 실험과 주관적인 사용자 채택 실험 결과는 제안된 시스템의 성공적인 시험 운영과 AI 지원 프로그래밍 분야에 대한 중요한 기여를 보여줍니다.
