Semantic architectures for domain-specific programming AI agents: lessons from a JavaScript semantic assistant

Muhammad Ishaq

doi:10.1038/s41598-026-55094-8

Semantic architectures for domain-specific programming AI agents: lessons from a JavaScript semantic assistant

2026-05-26

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OA

AI

DOI：10.1038/s41598-026-55094-8

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本研究提出了一种基于语义本体的数据集，利用大语言模型的微调来促进JavaScript调试和领域特定代码生成。本体被用于训练模型，该数据集在JavaScript语法元素之间具有精确或逻辑关系。借助形式化链接数据库，系统获得了深厚的主题知识，从中生成高质量的问答数据集，并采用参数高效微调基础LLM（LLaMA-3B）。微调后的模型通过严格的领域能力框架进行评估。使用代码正确性、逻辑一致性、适应性和错误检测效率指标进行评估。实验结果表明，本体增强模型在所有指标上的表现均显著优于基线通用LLaMA模型。这里的基线指的是在非本体数据和基于检索的技术上精调的模型。提供了逻辑验证和微调技术（BitFit、LoRA和标准调优）的比较。为进行性能对比，额外提供了与前沿代码模型（CodeLlama）的基准测试。增强的结果表明，使用本体融入结构化语义知识可以显著提升领域特定代码的理解能力，为创建专用编程AI系统提供可复现的路径。为便于复现，实现代码和资源（本体、SPARQL查询、代码）已公开可访问。

Keyword:

JavaScript

ontology

fine-tuning

code generation

programming AI

Semantic architectures for domain-specific programming AI agents: lessons from a JavaScript semantic assistant

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