申请/专利权人：中国科学院软件研究所

申请日：2023-12-15

公开（公告）日：2024-04-09

公开（公告）号：CN117851101A

主分类号：G06F11/07

分类号：G06F11/07;G06F8/41

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.04.26#实质审查的生效;2024.04.09#公开

摘要：本发明公开了一种基于大语言模型的仓库级别代码缺陷自动修复的方法，其步骤包括：1对于待处理的代码仓库，根据所述代码仓库的结构信息生成函数级调用关系图；2构建跨函数上下文提取模型，用于根据用户输入的代码缺陷的定位信息以及所述函数级调用关系图在所述代码仓库范围内自动搜索代码缺陷相关的上下文信息；3将所述上下文信息、问题指令以及代码缺陷所在位置进行整合后输入大语言模型，然后从所述大语言模型输出的结果中提取代码缺陷对应的缺陷修改方案。本发明既能够减轻开发人员调试和修改代码的成本，并且方法自身具有很强的扩展性，兼容各种不同的编程语言和大语言模型，提升软件开发和维护的效率。

主权项：1.一种基于大语言模型的仓库级别代码缺陷自动修复的方法，其步骤包括：1对于待处理的代码仓库，根据所述代码仓库的结构信息生成函数级调用关系图；2构建跨函数上下文提取模型，用于根据用户输入的代码缺陷的定位信息以及所述函数级调用关系图在所述代码仓库范围内自动搜索代码缺陷相关的上下文信息；3将所述上下文信息、问题指令以及代码缺陷所在位置进行整合后输入大语言模型，然后从所述大语言模型输出的结果中提取代码缺陷对应的缺陷修改方案。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 中国科学院软件研究所 一种基于大语言模型的仓库级别代码缺陷自动修复的方法

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