摘要

本文探讨了自然语言到代码生成（NL2CodeGen）在特定领域语言（DSL）中的应用，特别是在处理大量自定义函数名称时的问题。传统的自然语言处理模型（如大型语言模型LLMs）在处理DSL时经常出现幻觉和语法错误。为了解决这些问题，本文提出了一种优化检索增强生成（RAG）的方法，并与传统的微调方法进行了比较。研究结果显示，优化后的RAG模型在代码相似度指标上与微调模型相当，并在处理新未见API时具有优势。

原理

本文的核心在于优化RAG技术在DSL代码生成中的应用。RAG通过结合预训练语言模型的生成能力和外部知识源的检索能力，提高了代码生成的准确性和适应性。具体来说，RAG通过动态选择少量示例（few-shot examples）和API元数据（API metadata）来增强模型的生成能力，从而减少幻觉和语法错误。此外，本文还引入了语义函数定义（Semantic Function Definitions, SFD）来进一步提高模型对新API的适应能力。

流程

本文的工作流程包括数据集生成、模型训练和优化、以及性能评估。首先，通过GPT-4生成了包含约700个公共API的训练和测试数据集。然后，使用这些数据集对Codex模型进行微调，并对RAG模型进行优化。在优化过程中，模型会根据输入的自然语言查询动态选择相关的few-shot examples和API metadata，以生成更准确的DSL代码。最后，通过编译率和幻觉率等指标对模型性能进行评估。

应用

本文提出的优化RAG模型在DSL代码生成领域具有广泛的应用前景。特别是在企业级应用中，如发票处理、销售线索集成等自动化工作流程，优化后的模型能够更有效地处理复杂的API调用序列和条件逻辑。此外，该模型还能快速适应新的API，为不断变化的API环境提供持续的支持。