利用抽象语法树AST提升代码问答的深度与精度（下）

利用抽象语法树 AST 提升代码问答的深度与精度（下）

摘要

大语言模型（LLM）在代码理解与生成方面展现了强大能力，但也存在“幻觉”和缺乏深层结构理解的局限。抽象语法树（AST）通过提供精确的结构化上下文，有效弥补了LLM的不足。AST与LLM的协同，结合检索增强生成（RAG）技术，显著提升了代码问答的准确性和相关性。前沿模型如AST-T5、CodeGRAG等进一步推动了结构化代码分析与智能生成的融合，为构建下一代智能编程辅助工具奠定了基础。