Порівняльне дослідження стратегій RAG-контексту для підвищення повноти автоматизованого code review

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.