EMNLP 论文 SpIDER：沿代码图谱检索，改进 Agent 定位 Bug 代码
mangahomanga · x · 2026-10-11
researchers 发布 EMNLP 2026 主会论文 SpIDER（Spatially Informed Dense Embedding Retrieval），针对编程 agent 的核心瓶颈——从大代码库中找到与 bug 报告/功能请求相关的代码单元。
- 核心思路：BM25 等稀疏检索和稠密向量检索都忽略了代码库的图结构特性。SpIDER 将基于 LLM 的推理与代码库图上的探索相结合，在现有 retriever 之上沿代码图谱扩展候选集。
- 可审计与低成本：图谱从每个仓库的语法树按需构建，无需离线预计算；每次图扩展候选都附带结构化理由（种子节点与连边类型），保持检索预算固定的同时让候选集可审计。
- 新基准 SpIDER-Bench：从 SWEPolyBench、SWE-bench-Verified、Multi-SWE-bench 精选的图结构基准，覆盖 Python、Java、JavaScript、TypeScript 仓库。
- 效果：实验显示 SpIDER 在 issue 定位任务上持续优于基线方法。
所属事件:EMNLP 2026 论文 SpIDER 助力编码 Agent 精准定位代码(2 条相关)→
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