引用に基づいたコード理解：ハイブリッド検索とグラフ拡張コンテキストによるLLMのハルシネーション防止

この記事は、コード理解における大規模言語モデル（LLM）のハルシネーション問題を軽減することに焦点を当てています。検索技術とグラフベースのコンテキスト拡張を組み合わせることで、コード理解におけるLLMの精度と信頼性を向上させる方法を提案しています。引用に基づいていることから、検証可能な情報に焦点を当て、誤ったまたは裏付けのない記述の生成を減らすことを目指していることが示唆されます。