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Building a Code Assistant through Retrieval-Augmented Language Models
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内容提要
本研究提出了一种新型编码助手CONAN，结合代码结构感知检索器和双视图代码表示模型，解决了知识获取不足的问题。实验表明，CONAN在多种代码生成任务中表现优异，能有效提升大语言模型的性能。
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关键要点
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本研究提出了一种新型编码助手CONAN。
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CONAN结合了代码结构感知检索器和双视图代码表示模型。
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该助手解决了现有编码助手在知识获取上的不足。
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实验结果显示CONAN在多种代码生成任务中表现优异。
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CONAN能够有效提升大语言模型的性能。
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