CoSIL：基于LLM驱动的代码库图搜索的软件问题定位

本研究解决了现有软件问题定位方法在上下文窗口长度限制下，如何平衡简明有效的上下文与充分全面的搜索空间之间的挑战。提出的CoSIL方法利用模块调用图动态构建调用图，显著提高了问题定位的成功率，相较于现有方法提升了8.6%至98.2%。此外，CoSIL在指导补丁生成阶段时，修复率进一步提升了9.3%至31.5%。