Rover: LLM을 활용한 문맥 인식 충돌 해결 (Context-aware Conflict Resolution)

요약

Rover는 프로그램 분석과 LLM을 결합하여 코드 병합 시 발생하는 충돌을 해결하는 새로운 시스템입니다. 제안된 다층 코드 속성 그래프(MtCPG)를 통해 파일 간 의존성을 포착하고, 그래프 연결성 알고리즘으로 관련 변경 사항을 의미 있는 문맥으로 클러스터링하여 LLM이 정확한 해결책을 생성하도록 돕습니다.

핵심 포인트

• 기존 프로그램 분석의 의도 추론 부족과 모델 기반 방식의 문맥 인식 한계를 동시에 해결
• 다층 코드 속성 그래프(MtCPG)를 도입하여 파일 간 복잡한 의존성을 효과적으로 표현
• 그래프 연결성 알고리즘을 활용해 충돌 관련 코드를 의미 있는 문맥 단위로 클러스터링
• 평가 결과, 단독 LLM 및 기존 머신러닝/문맥 기반 도구(MergeGen, WizardMerge)보다 높은 성능 달성