分块如何影响检索增强代码完成？对照实证研究

用于代码完成的检索增强生成（RAG）管道依赖于分块将源文件分割成可检索的单元，但通常在没有经验依据的情况下采用分块策略，并且实践者的建议明显不一致。我们提出了一项受控实证研究，通过将四种代表性策略（函数、声明、滑动窗口和 cAST）与四个 检索器、五个生成器和两个基准（RepoEval 和 CrossCodeEval）上的九个参数配置交叉，总共 864 个实验设置，来隔离分块对代码完成质量的影响。我们的结果表明，分块策略对基于 RAG 的代码完成具有统计上显着的影响。与直觉相反，基于函数的分块在 RepoEval 上的表现比所有其他策略低 3.57--5.64 个百分点（Cliff 的 delta = -1.0），而其余分块策略的表现相当。我们的进一步分析表明，这一观察结果适用于所有 检索器 生成器组合。我们还发现跨文件上下文长度是主要参数：从 2,048 个标记加倍到 8,192 个标记可带来高达 4.2 个百分点的改进，而块大小具有较弱的非单调效应。在成本质量帕累托前沿，滑动窗口和 cAST 在两个基准测试中均占主导地位；函数分块从来都不是帕累托最优的。