Jun, 2024
通过代码分析和LLM代理在软件系统中识别性能敏感的配置
Identifying Performance-Sensitive Configurations in Software Systems
through Code Analysis with LLM Agents
TL;DRPerfSense是一个轻量级框架，利用大型语言模型高效地识别与性能相关的配置，通过使用高级提示技术如提示链接和检索辅助生成（RAG）来模拟开发人员与性能工程师之间的交互。在对七个开源Java系统进行的评估中，PerfSense在分类性能敏感配置方面的平均准确率达到64.77%，超过了LLM基线（50.36%）和先前的最先进方法（61.75%）。总的来说，PerfSense显著减少了对分类性能敏感配置的手动工作量，并为未来基于LLM的代码分析研究提供了宝贵的见解。