Порівняльне дослідження стратегій RAG-контексту для підвищення повноти автоматизованого code review
Year: 2026
Type: conference-paper
Abstract: Проведено порівняльне дослідження того, як RAG та агентний підхід підвищують повноту автоматизованого code review. Встановлено, що текстовий контекст дає більший приріст, ніж розширений код, і в промисловій системі піднімає якість review на 61.98%, репозиторний контекст дає 285% приросту покриття дефектів, а інструментальний забезпечує реакцію розробника на 38.70% зауважень за скорочення часу review на 30.8%. Показано, що агентні системи замінюють одноразовий пошук ітеративним дослідженням коду з перевіркою достатності контексту. Запропоновано двоетапний підхід: попередню гіпотезу про клас дефекту за самим diff і цілеспрямований добір контексту під цей клас із перевіркою достатності доказів.
DOI: 10.32837/11300.33756
Author: Максим Михайлович Проценко
Language: Ukrainian
Subfield: Information Systems
Field: Computer Science
Domain: Physical Sciences
Open Access status: green
OpenAlex ID: W7205000096