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

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。