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LinkAnchor: An Autonomous LLM-Based Agent for Issue-to-Commit Link Recovery

Created by
  • Haebom

作者

Arshia Akhavan, Alireza Hosseinpour, Abbas Heydarnoori, Mehdi Keshani

概要

本稿では、ソフトウェアのトレーサビリティを向上させるための問題コミットリンクの回復の問題について説明します。従来のAI / MLベースのアプローチは、限られたコンテキストウィンドウと個々の問題 - コミットペア分析の非効率的な問題を持っています。この論文では、この制限を克服するために、大規模言語モデル（LLM）ベースの自律エージェントであるLinkAnchorを紹介します。 LinkAnchorは、遅延アクセスアーキテクチャにより、コミット履歴、問題コメント、コードファイルなどの豊富なコンテキストを効率的に活用し、すべての候補コミットを毎日評価するのではなく、目標コミットを自動的に見つけます。実験の結果、LinkAnchorは従来の最先端方式よりもHit@1スコアで60-262%向上した性能を示し、GitHubやJiraと互換性があり、拡張可能なオープンソースツールとして公開されました。

Takeaways、Limitations

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Takeaways:
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LLMベースの自律エージェントを使用した問題コミットリンク回復の効率と精度の向上
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遅延アクセスアーキテクチャによるLLMのコンテキスト制限のトラブルシューティング
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目標コミット自動識別による効率的な処理方式の提示
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従来方式に比べ大幅な性能向上を実験的に検証。
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GitHubとJiraのサポート、拡張性を備えたオープンソースツールとして公開。
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Limitations：
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現在、GitHubとJiraプラットフォームに特化しており、他のプラットフォームへのスケーラビリティ検証が追加で必要。
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さまざまな種類のソフトウェアプロジェクトの一般化の可能性に関するさらなる研究が必要
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LLMのパフォーマンスに依存するため、LLMの制限はLinkAnchorのパフォーマンスに影響を与える可能性があります。
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