Skip to main content
CenXiv.org
此网站处于试运行阶段,支持我们!
我们衷心感谢所有贡献者的支持。
贡献
赞助
cenxiv logo > cs > arXiv:2507.16754

帮助 | 高级搜索

计算机科学 > 软件工程

arXiv:2507.16754 (cs)
[提交于 2025年7月22日 ]

标题: 永不落空:用于改进LLM开发人员支持的自适应HyDE检索

标题: Never Come Up Empty: Adaptive HyDE Retrieval for Improving LLM Developer Support

Authors:Fangjian Lei, Mariam El Mezouar, Shayan Noei, Ying Zou
摘要: 大型语言模型(LLMs)在帮助开发者解决代码相关问题方面显示出潜力;然而,LLMs存在生成不可靠答案的风险。 为了解决这个问题,提出了检索增强生成(RAG)来减少LLMs的不可靠性(即幻觉)。 然而,由于众多设计选择,设计有效的管道仍然具有挑战性。 在本文中,我们构建了一个包含超过300万条与Java和Python相关的Stack Overflow帖子(带有接受的答案)的检索语料库,并探索了各种RAG管道设计来回答开发者问题,评估它们在生成准确可靠回答方面的有效性。 更具体地说,我们(1)设计并评估了7种不同的RAG管道和63种管道变体,以回答历史上有相似匹配的问题,并(2)通过在检索过程中自动降低相似性阈值来处理没有任何接近先前匹配的新问题,从而增加找到部分相关上下文的机会,并提高对未见过情况的覆盖范围。 我们发现,将假设文档嵌入(HyDE)与完整答案上下文结合的RAG管道在检索和回答Stack Overflow问题的相似内容方面表现最佳。 最后,我们将我们最优的RAG管道应用于4个开源LLMs,并将其结果与它们的零样本性能进行比较。 我们的研究结果表明,使用我们最优RAG管道的RAG在不同模型上始终优于零样本基线,使LLM-as-a-judge的有用性、正确性和细节得分更高。 这些发现表明,我们的最优RAG管道能够稳健地提升各种开发者查询的回答质量,包括不同LLMs中之前见过和新出现的问题。
摘要: Large Language Models (LLMs) have shown promise in assisting developers with code-related questions; however, LLMs carry the risk of generating unreliable answers. To address this, Retrieval-Augmented Generation (RAG) has been proposed to reduce the unreliability (i.e., hallucinations) of LLMs. However, designing effective pipelines remains challenging due to numerous design choices. In this paper, we construct a retrieval corpus of over 3 million Java and Python related Stack Overflow posts with accepted answers, and explore various RAG pipeline designs to answer developer questions, evaluating their effectiveness in generating accurate and reliable responses. More specifically, we (1) design and evaluate 7 different RAG pipelines and 63 pipeline variants to answer questions that have historically similar matches, and (2) address new questions without any close prior matches by automatically lowering the similarity threshold during retrieval, thereby increasing the chance of finding partially relevant context and improving coverage for unseen cases. We find that implementing a RAG pipeline combining hypothetical-documentation-embedding (HyDE) with the full-answer context performs best in retrieving and answering similarcontent for Stack Overflow questions. Finally, we apply our optimal RAG pipeline to 4 open-source LLMs and compare the results to their zero-shot performance. Our findings show that RAG with our optimal RAG pipeline consistently outperforms zero-shot baselines across models, achieving higher scores for helpfulness, correctness, and detail with LLM-as-a-judge. These findings demonstrate that our optimal RAG pipelines robustly enhance answer quality for a wide range of developer queries including both previously seen and novel questions across different LLMs
主题: 软件工程 (cs.SE) ; 人工智能 (cs.AI)
引用方式: arXiv:2507.16754 [cs.SE]
  (或者 arXiv:2507.16754v1 [cs.SE] 对于此版本)
  https://doi.org/10.48550/arXiv.2507.16754
通过 DataCite 发表的 arXiv DOI(待注册)

提交历史

来自: Fangjian Lei [查看电子邮件]
[v1] 星期二, 2025 年 7 月 22 日 16:46:00 UTC (552 KB)
全文链接:

获取论文:

    查看标题为《》的 PDF
  • 查看中文 PDF
  • 查看 PDF
  • HTML(实验性)
  • TeX 源代码
  • 其他格式
许可图标 查看许可
当前浏览上下文:
cs.SE
< 上一篇   |   下一篇 >
新的 | 最近的 | 2025-07
切换浏览方式为:
cs
cs.AI

参考文献与引用

  • NASA ADS
  • 谷歌学术搜索
  • 语义学者
a 导出 BibTeX 引用 加载中...

BibTeX 格式的引用

×
数据由提供:

收藏

BibSonomy logo Reddit logo

文献和引用工具

文献资源探索 (什么是资源探索?)
连接的论文 (什么是连接的论文?)
Litmaps (什么是 Litmaps?)
scite 智能引用 (什么是智能引用?)

与本文相关的代码,数据和媒体

alphaXiv (什么是 alphaXiv?)
CatalyzeX 代码查找器 (什么是 CatalyzeX?)
DagsHub (什么是 DagsHub?)
Gotit.pub (什么是 GotitPub?)
Hugging Face (什么是 Huggingface?)
带有代码的论文 (什么是带有代码的论文?)
ScienceCast (什么是 ScienceCast?)

演示

复制 (什么是复制?)
Hugging Face Spaces (什么是 Spaces?)
TXYZ.AI (什么是 TXYZ.AI?)

推荐器和搜索工具

影响之花 (什么是影响之花?)
核心推荐器 (什么是核心?)
IArxiv 推荐器 (什么是 IArxiv?)
  • 作者
  • 地点
  • 机构
  • 主题

arXivLabs:与社区合作伙伴的实验项目

arXivLabs 是一个框架,允许合作伙伴直接在我们的网站上开发和分享新的 arXiv 特性。

与 arXivLabs 合作的个人和组织都接受了我们的价值观,即开放、社区、卓越和用户数据隐私。arXiv 承诺这些价值观,并且只与遵守这些价值观的合作伙伴合作。

有一个为 arXiv 社区增加价值的项目想法吗? 了解更多关于 arXivLabs 的信息.

这篇论文的哪些作者是支持者? | 禁用 MathJax (什么是 MathJax?)
  • 关于
  • 帮助
  • contact arXivClick here to contact arXiv 联系
  • 订阅 arXiv 邮件列表点击这里订阅 订阅
  • 版权
  • 隐私政策
  • 网络无障碍帮助
  • arXiv 运营状态
    通过...获取状态通知 email 或者 slack

京ICP备2025123034号