代码助手的未来：基于检索增强语言模型的COde AssistaNt (CONAN)

过去几年间，代码生成与相关技术领域取得了显著进展。特别是，预训练语言模型（Pretrained Language Models, PLMs）在代码检索、代码生成、代码摘要及代码补全等任务中表现出色。然而，尽管这些模型在处理代码方面展现出惊人的能力，它们仍受到输入数据的知识边界限制，导致生成的代码可能并不令人满意。

🧠 模仿程序员的思维：CONAN的诞生

如果我们观察现实中的软件开发场景，会发现即使是经验丰富的程序员，在面对陌生或复杂的任务时，也往往会借助外部资源，如StackOverflow或GitHub，查找相关文档或代码片段。这些程序员不仅查阅这些资源，还可能直接复用代码以加快开发进程。CONAN的设计灵感正是来源于此。它旨在模拟人类程序员在编写代码时的检索行为，通过检索相关代码片段和文档，提升代码生成的准确性和效率。

CONAN由两个核心组件构成：代码结构感知检索器（CONAN-R） 和 双视图代码表示的检索增强生成模型（CONAN-G）。CONAN-R负责代码和文档的高效检索，CONAN-G则通过双视图机制生成高质量代码，并融合检索到的代码片段和文档以增强生成的效果。

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