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LLM赋能的Datalog代码翻译技术及增量程序分析框架
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作者 王熙灶 沈天琪 +1 位作者 宾向荣 卜磊 《软件学报》 北大核心 2025年第6期2515-2534,共20页
Datalog是一种声明式逻辑编程语言,在不同领域得到了广泛应用.近年来,学术界和工业界对Datalog的兴趣高涨,设计并开发了多种Datalog引擎和相应方言.然而,多方言带来的一个问题是以一种Datalog方言实现的代码,一般而言不能在另一种方言... Datalog是一种声明式逻辑编程语言,在不同领域得到了广泛应用.近年来,学术界和工业界对Datalog的兴趣高涨,设计并开发了多种Datalog引擎和相应方言.然而,多方言带来的一个问题是以一种Datalog方言实现的代码,一般而言不能在另一种方言的引擎上执行.因此,当采用新Datalog引擎时,需要将现有Datalog代码翻译到新方言上.目前的Datalog代码翻译技术可分为人工重写代码和人工设计翻译规则两类,存在耗时长、大量重复劳动、缺乏灵活性和可拓展性等问题.提出了一种大语言模型(LLM)赋能的Datalog代码翻译技术,利用LLM强大的代码理解和生成能力,通过分治翻译策略、基于少样本提示和思维链提示的提示工程、基于检查-反馈-修复的迭代纠错机制,可以在不同Datalog方言之间实现高精度代码翻译,减轻开发人员重复开发翻译规则的工作量.基于此代码翻译技术,设计并实现了一种通用的基于Datalog的声明式增量程序分析框架.在不同Datalog方言对上评估了所提出的LLM赋能的Datalog代码翻译技术的性能,评估结果验证了所提代码翻译技术的有效性.对通用声明式增量程序分析框架进行了实验评估,验证了基于所提代码翻译技术的增量程序分析的加速效果. 展开更多
关键词 DATALOG 代码翻译 大语言模型 程序分析 增量分析框架
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