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企業(yè)和個(gè)人基于業(yè)務(wù)知識(shí)和代碼庫(kù)增強(qiáng)的大模型生成代碼實(shí)踐

京東云 ? 來(lái)源:jf_75140285 ? 作者:jf_75140285 ? 2025-07-08 15:31 ? 次閱讀
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1.源起

李明是今年剛加入某互聯(lián)網(wǎng)公司的研發(fā)新人,滿(mǎn)懷期待地開(kāi)始了他的職業(yè)生涯。然而,短短兩周后,他的熱情就被現(xiàn)實(shí)澆了一盆冷水。

第一周: 當(dāng)他第一次接手需求時(shí),mentor只是簡(jiǎn)單交代了幾句:“這個(gè)功能之前做過(guò)類(lèi)似的,你參考下歷史代碼?!笨僧?dāng)他打開(kāi)代碼倉(cāng)庫(kù),卻發(fā)現(xiàn)注釋寥寥,變量名像密碼一樣難懂,更找不到任何需求文檔。他硬著頭皮修改,結(jié)果上線后引發(fā)了線上故障——原來(lái)有個(gè)隱藏的業(yè)務(wù)規(guī)則,只有老員工才知道。

第二周: 測(cè)試同事小張跑來(lái)問(wèn):“這次改動(dòng)會(huì)影響訂單狀態(tài)流轉(zhuǎn)嗎?”李明愣住了,他根本不知道系統(tǒng)里還有這樣一條鏈路。小張無(wú)奈地說(shuō):“上次變更時(shí)沒(méi)留文檔,現(xiàn)在只能靠猜?!?/p>

第三周: 產(chǎn)品經(jīng)理突然要求緊急修復(fù)一個(gè)“歷史遺留問(wèn)題”,但翻遍Confluence,只找到三年前零散的會(huì)議記錄。運(yùn)維團(tuán)隊(duì)更頭疼:每天要花大量時(shí)間重復(fù)解答“這個(gè)報(bào)錯(cuò)是什么意思”“服務(wù)依賴(lài)誰(shuí)”這類(lèi)問(wèn)題。

某天深夜加班時(shí),李明對(duì)著屏幕發(fā)呆:

?為什么每次變更都像在挖雷?

?為什么系統(tǒng)做這么久,代碼煙囪式設(shè)計(jì)越來(lái)越多,知識(shí)卻只維護(hù)在老員工的腦子里?新人學(xué)習(xí)成本為什么這么大?

?如果有AI能直接告訴我這段代碼對(duì)應(yīng)什么需求,或者自動(dòng)生成業(yè)務(wù)邏輯說(shuō)明該多好…

這時(shí),他想如果利用大模型將——它似乎能關(guān)聯(lián)代碼、需求文檔和運(yùn)維手冊(cè)。一個(gè)念頭閃過(guò):或許,打破這座“代碼迷宮”的鑰匙,就藏在AI與知識(shí)庫(kù)的結(jié)合中?

2.解題思路

連續(xù)幾周的挫折讓李明意識(shí)到,這些問(wèn)題不是他一個(gè)人能解決的。他決定主動(dòng)尋找解決方案。

深夜的辦公室里,李明盯著屏幕上復(fù)雜的代碼,突然萌生了一個(gè)想法:如果能把這些零散的知識(shí)點(diǎn)都串聯(lián)起來(lái),是不是就能解決現(xiàn)在的問(wèn)題?

第一次嘗試: 他想起mentor提到過(guò)的大模型技術(shù)。抱著試試看的心態(tài),他寫(xiě)了個(gè)簡(jiǎn)單的腳本,把公司文檔庫(kù)里的需求文檔和代碼提交記錄做了關(guān)聯(lián)索引。雖然粗糙,但至少能通過(guò)關(guān)鍵詞搜索到相關(guān)文檔了。他又想如果把這種基于索引的代碼結(jié)果,放到大模型訓(xùn)練會(huì)碰撞出什么火花呢?

初步驗(yàn)證: 當(dāng)李明訓(xùn)訓(xùn)練好一個(gè)基本的智能體后,當(dāng)產(chǎn)品經(jīng)理再次詢(xún)問(wèn)某個(gè)歷史功能時(shí),李明腿間了這個(gè)智能體,產(chǎn)品經(jīng)理查到了兩年前的需求,并且還可以做解釋。雖然不夠完善,但比之前漫無(wú)目的地翻找強(qiáng)多了。

系統(tǒng)升級(jí): 受到初步成果的鼓舞,李明開(kāi)始思考更系統(tǒng)的解決方案。他梳理出三個(gè)關(guān)鍵點(diǎn):

1.基礎(chǔ)查詢(xún):讓新人產(chǎn)品和研發(fā)能快速找到常見(jiàn)業(yè)務(wù)問(wèn)題的標(biāo)準(zhǔn)答案

2.知識(shí)關(guān)聯(lián):把代碼變更和需求文檔、故障記錄打通,做針對(duì)于需求的知識(shí)庫(kù)

3.智能提示:在新需求開(kāi)發(fā)時(shí)自動(dòng)關(guān)聯(lián)歷史經(jīng)驗(yàn)

實(shí)際應(yīng)用: 在開(kāi)發(fā)一個(gè)新功能時(shí),李明嘗試著把相關(guān)歷史需求、代碼和運(yùn)維記錄都整理到一起。他發(fā)現(xiàn),這樣不僅自己理解得更透徹,組內(nèi)新來(lái)的實(shí)習(xí)生同學(xué)都可以用這個(gè)快速上手

?

?

?

3.大模型應(yīng)用STAGE-1

此階段不贅述,作為一個(gè)基本常識(shí),能夠運(yùn)用基本的提示詞對(duì)大模型提問(wèn)一些常見(jiàn)的工作問(wèn)題

4.大模型應(yīng)用STAGE-2

4.1架構(gòu)圖

?

?

4.2技術(shù)路線

ps:此處以DIFY(大模型工作流平臺(tái))為例,對(duì)于在企業(yè)內(nèi)部的小伙伴要注意權(quán)限敏感問(wèn)題,強(qiáng)烈建議使用各自的內(nèi)部的大模型平臺(tái)工具 此處技術(shù)路線參考5.2,與5.2類(lèi)似,此處不贅述

4.3 結(jié)果展示-DMS技術(shù)專(zhuān)家實(shí)踐

4.3.1推薦語(yǔ)料庫(kù)

示例文檔添加 擴(kuò)充文檔作用 細(xì)化 給出具體范例

1.【必備】經(jīng)典的需求TRD、ERD整理

ERD文檔: 系統(tǒng)文檔的梳理可以有助于模型快速熟悉系統(tǒng),并且可以解釋業(yè)務(wù)方面的知識(shí)

TRD文檔: 模型可以結(jié)合TRD(技術(shù)文檔),可以從技術(shù)角度提出專(zhuān)業(yè)意見(jiàn),并且對(duì)系統(tǒng)/技術(shù)知識(shí)進(jìn)行解答

系統(tǒng)梳理文檔: 可以從數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)/系統(tǒng)設(shè)計(jì)/系統(tǒng)業(yè)務(wù)功能分享等角度,對(duì)系統(tǒng)文檔進(jìn)行補(bǔ)充

1.【推薦】研發(fā)注意事項(xiàng)/常見(jiàn)問(wèn)題:

技術(shù)專(zhuān)家可以結(jié)合常見(jiàn)問(wèn)題的文檔,給出專(zhuān)業(yè)的解釋?zhuān)⑶医Y(jié)合歷史案例,預(yù)防事故的發(fā)生。

例如:

(1)歷史出現(xiàn)的線上問(wèn)題,避免線上問(wèn)題的再次發(fā)生

(2)研發(fā)/產(chǎn)品整理的Q/A文檔,協(xié)助產(chǎn)研快速定位并且解決問(wèn)題

1.【必備】DMS系統(tǒng)PRD/DMS需求集

通過(guò)PRD文檔,可以幫助模型理解業(yè)務(wù),并且結(jié)合具體需求,對(duì)需求的特定問(wèn)題進(jìn)行解答

1.【必備】系統(tǒng)常見(jiàn)的坑合集

通過(guò)常見(jiàn)系統(tǒng)問(wèn)題,例如上線前需要預(yù)熱,redis共用一套風(fēng)險(xiǎn),某些MQ流量大消費(fèi)可能時(shí)常積壓,

4.3.2推薦提示詞

【實(shí)踐】1.問(wèn)題解答:為產(chǎn)品經(jīng)理提供準(zhǔn)確的信息和解答,處理他們關(guān)于門(mén)店工單或系統(tǒng)功能的問(wèn)題,同時(shí)解決研發(fā)新人或非本系統(tǒng)研發(fā)人員的疑問(wèn)。

2.方案指引:當(dāng)研發(fā)人員對(duì)系統(tǒng)有疑問(wèn)時(shí),從系統(tǒng)層面詳細(xì)解釋問(wèn)題,并提供解決方案。當(dāng)產(chǎn)品團(tuán)隊(duì)需要業(yè)務(wù)知識(shí)支持時(shí),協(xié)助他們進(jìn)行解釋?zhuān)殚T(mén)店反饋的工單提供可行的解決方案。

3.系統(tǒng)的詳細(xì)介紹:針對(duì)任何人提出的系統(tǒng)設(shè)計(jì)問(wèn)題,結(jié)合ERD、TRD等文檔,詳細(xì)解釋數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)、系統(tǒng)設(shè)計(jì)或業(yè)務(wù)流程設(shè)計(jì),并通過(guò)可能的使用場(chǎng)景進(jìn)行說(shuō)明。

4.注意事項(xiàng):在研發(fā)提出注意事項(xiàng)或建議時(shí),結(jié)合研發(fā)注意事項(xiàng)中的問(wèn)題和案例,以及歷史真實(shí)問(wèn)題,提供建議。當(dāng)產(chǎn)品團(tuán)隊(duì)對(duì)某一場(chǎng)景有疑問(wèn)時(shí),結(jié)合常見(jiàn)問(wèn)題和運(yùn)營(yíng)手冊(cè)中的相關(guān)問(wèn)題,給予專(zhuān)業(yè)回答。

4.3.3范例

?

?

?

5.大模型應(yīng)用STAGE-3

5.1架構(gòu)圖

?

?

?

5.2實(shí)踐路線

5.2.1 步驟1:綁定需求名稱(chēng)和代碼之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系

1. 通過(guò) Issue/PR 編號(hào)關(guān)聯(lián)代碼

場(chǎng)景:如果代碼提交時(shí)在 Commit Message 中引用了 Issue/PR 編號(hào)(如 Fix #123),可以通過(guò)以下步驟獲取關(guān)聯(lián)代碼:

curl -H "Authorization: token YOUR_TOKEN" 
"https://api.github.com/repos/{owner}/{repo}/issues/{issue_number}"

?返回的 JSON 中會(huì)包含 pull_request 字段(如果是 PR)或 timeline_url(通過(guò)事件查詢(xún)關(guān)聯(lián)提交)。

Step 2: 使用 GitHub Commit API 獲取具體代碼變更:

curl -H "Authorization: token YOUR_TOKEN" 
"https://api.github.com/repos/{owner}/{repo}/commits/{commit_sha}"

方法2. 通過(guò) Search API 直接搜索代碼

場(chǎng)景:如果代碼文件或提交信息中明確包含需求標(biāo)識(shí)(如 [REQ-123]):

curl -H "Authorization: token YOUR_TOKEN" 
"https://api.github.com/search/commits?q=repo:{owner}/{repo}+[REQ-123]+in:message"

搜索代碼文件內(nèi)容

curl -H "Authorization: token YOUR_TOKEN" 
"https://api.github.com/search/code?q=repo:{owner}/{repo}+REQ-123+in:file"

?注:需啟用 GitHub Advanced Security 才支持代碼內(nèi)容搜索。

3. 通過(guò) Pull Request 獲取關(guān)聯(lián)代碼

場(chǎng)景:如果需求通過(guò) PR 實(shí)現(xiàn),直接獲取 PR 的代碼變更:

?Step 1: 獲取 PR 詳情(包含分支和提交):

curl -H "Authorization: token YOUR_TOKEN" 
"https://api.github.com/repos/{owner}/{repo}/pulls/{pr_number}"

?Step 2: 獲取 PR 的差異文件(Diff):

curl -H "Authorization: token YOUR_TOKEN" 
"https://api.github.com/repos/{owner}/{repo}/pulls/{pr_number}/files"

4. 如果是相關(guān)企業(yè)

Step 1: 通過(guò)內(nèi)部的代碼平臺(tái)分頁(yè)獲取該應(yīng)用的歷次變更信息

Step 2: 遍歷獲取唯一id對(duì)應(yīng)的代碼變更然后轉(zhuǎn)換成KEY/VALUE格式

6.2.2 步驟2:將獲取的數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗標(biāo)注上傳知識(shí)庫(kù)

ps:此處以DIFY(大模型工作流平臺(tái))為例,對(duì)于在企業(yè)內(nèi)部的小伙伴要注意權(quán)限敏感問(wèn)題,強(qiáng)烈建議使用各自的內(nèi)部的大模型平臺(tái)工具,否則會(huì)有法律風(fēng)險(xiǎn),涉及代碼安全

1. 創(chuàng)建空的知識(shí)庫(kù)

curl --location --request POST 'https://api.dify.ai/v1/datasets' 
--header 'Authorization: Bearer {api_key}' 
--header 'Content-Type: application/json' 
--data-raw '{"name": "name", "permission": "only_me"}'

2. 添加分段(代碼-需求對(duì))

curl --location --request POST 'https://api.dify.ai/v1/datasets/{dataset_id}/documents/{document_id}/segments' 
--header 'Authorization: Bearer {api_key}' 
--header 'Content-Type: application/json' 
--data-raw '{
    "segments": [
        {
            "content": "需求描述1的詳細(xì)內(nèi)容",
            "answer": "對(duì)應(yīng)的代碼實(shí)現(xiàn)1",
            "keywords": ["關(guān)鍵詞1", "關(guān)鍵詞2"]
        },
        {
            "content": "需求描述2的詳細(xì)內(nèi)容",
            "answer": "對(duì)應(yīng)的代碼實(shí)現(xiàn)2",
            "keywords": ["關(guān)鍵詞3", "關(guān)鍵詞4"]
        }
    ]
}'

方案二:使用元數(shù)據(jù)增強(qiáng)搜索(高級(jí)方案)

1. 創(chuàng)建元數(shù)據(jù)字段

curl --location 'https://api.dify.ai/v1/datasets/{dataset_id}/metadata' 
--header 'Content-Type: application/json' 
--header 'Authorization: Bearer {api_key}' 
--data '{
    "type": "string",
    "name": "code_language"
}'

2. 上傳文檔并附加元數(shù)據(jù)

curl --location --request POST 'https://api.dify.ai/v1/datasets/{dataset_id}/document/create_by_text' 
--header 'Authorization: Bearer {api_key}' 
--header 'Content-Type: application/json' 
--data-raw '{
    "name": "Python代碼示例",
    "text": "[代碼內(nèi)容]",
    "indexing_technique": "high_quality",
    "metadata": {
        "code_language": "python"
    }
}'

5.2.3 步驟3配置工作流 (此處僅給出示意圖)

?

?

?

5.3結(jié)果展示

5.3.1歷史變動(dòng)檢索

現(xiàn)在想要結(jié)合<交易歷史需求變更>知識(shí)庫(kù) 拼拼融合華冠改了什么 給出改動(dòng)代碼

?

?

?

5.3.2歷史變更分析

現(xiàn)在想要結(jié)合<交易歷史需求變更>知識(shí)庫(kù) 總結(jié)拼拼融合華冠改動(dòng)點(diǎn) 我是產(chǎn)品 看不懂代碼 給出

?

?

?

5.3.3依據(jù)TRD寫(xiě)代碼

類(lèi)的全路徑com.jd.xstore.settlement.center.biz.service.CommonSettlementFacadeSaasImpl#calculateTotalPrice

改造點(diǎn)PRD:

1)支持POS傳入是否使用京豆,

2)查詢(xún)積理會(huì)員系統(tǒng)獲取京豆總數(shù)量和本單抵扣數(shù)量、轉(zhuǎn)變比例,

3)根據(jù)京豆總數(shù)量和本單抵扣數(shù)量、轉(zhuǎn)變比例,計(jì)算可抵扣金額,京豆總余(不使用也返回)

4)進(jìn)行各資產(chǎn)試算

5)結(jié)果返回京豆可抵扣金額,本次抵扣數(shù)量,京豆總刷量、京豆總余額(不使用也返回)。

?

?

?

5.3.4做過(guò)的類(lèi)似的需求設(shè)計(jì)

新增加一種SendPayParam 需要改動(dòng)哪些 類(lèi)型需求支持

?

?

?

6.總結(jié)

階段1 - 基礎(chǔ)應(yīng)用 李明首先整理了團(tuán)隊(duì)日常使用大模型的常見(jiàn)場(chǎng)景:

?研發(fā)人員用AI生成基礎(chǔ)代碼片段

?測(cè)試人員用AI編寫(xiě)測(cè)試用例

?產(chǎn)品經(jīng)理用AI輔助撰寫(xiě)需求文檔 這些基礎(chǔ)應(yīng)用雖然簡(jiǎn)單,但確實(shí)提高了部分工作效率。

階段2 - 知識(shí)整合 在取得初步成效后,李明開(kāi)始著手解決更深層的問(wèn)題:

1.建立了系統(tǒng)維度的知識(shí)庫(kù)模版,確保關(guān)鍵文檔都能被有效收錄

2.開(kāi)發(fā)了智能檢索功能,不僅能給出答案,還能定位到具體文檔位置

3.通過(guò)知識(shí)庫(kù)建設(shè),反向推動(dòng)了各部門(mén)完善文檔沉淀

4.系統(tǒng)能夠結(jié)合已有知識(shí),給出更貼近實(shí)際的解決方案

階段3 - 深度應(yīng)用 隨著系統(tǒng)不斷完善,李明團(tuán)隊(duì)實(shí)現(xiàn)了更高級(jí)的功能:

1.代碼變更追溯:可以查詢(xún)?nèi)我獯a段的歷史修改記錄

2.需求分析:新人產(chǎn)品可以快速了解系統(tǒng)的演進(jìn)歷程

3.開(kāi)發(fā)輔助:研發(fā)人員可以基于需求文檔自動(dòng)生成基礎(chǔ)代碼

4.經(jīng)驗(yàn)傳承:系統(tǒng)可以提供類(lèi)似需求的實(shí)現(xiàn)思路和關(guān)鍵點(diǎn)

這個(gè)逐步推進(jìn)的方案,讓團(tuán)隊(duì)的知識(shí)管理從碎片化走向系統(tǒng)化,有效解決了新人上手難、知識(shí)傳承難的問(wèn)題。最重要的是,它建立了一個(gè)可持續(xù)優(yōu)化的知識(shí)沉淀機(jī)制。

7.未來(lái)優(yōu)化

在推進(jìn)的過(guò)程中,李明也發(fā)現(xiàn)了一些需要持續(xù)改進(jìn)的問(wèn)題:

1.代碼生成質(zhì)量依賴(lài)需求變動(dòng)頻率李明注意到,對(duì)于那些需求變動(dòng)較少的模塊,系統(tǒng)生成的代碼往往比較基礎(chǔ),缺乏深度。比如訂單核心流程這樣長(zhǎng)期穩(wěn)定的模塊,生成的代碼只能覆蓋最基礎(chǔ)的場(chǎng)景,難以應(yīng)對(duì)復(fù)雜業(yè)務(wù)邏輯。

2.知識(shí)關(guān)聯(lián)的準(zhǔn)確性有待提升當(dāng)前系統(tǒng)對(duì)代碼變更記錄和需求文檔的關(guān)聯(lián)還不夠精準(zhǔn)。特別是在處理歷史數(shù)據(jù)時(shí),經(jīng)常出現(xiàn)匹配錯(cuò)誤的情況。李明發(fā)現(xiàn),如果能?chē)?yán)格要求每次代碼提交都必須關(guān)聯(lián)明確的需求文檔,系統(tǒng)的準(zhǔn)確率會(huì)有顯著提升。

3.他發(fā)現(xiàn),由于采用了RAG技術(shù),生成代碼后比較依賴(lài)于對(duì)于query識(shí)別到需求的準(zhǔn)確度,比較依賴(lài)召回的準(zhǔn)確度。

李明意識(shí)到,這些問(wèn)題都需要通過(guò)持續(xù)優(yōu)化算法,嚴(yán)格卡控需求和代碼綁定來(lái)逐步解決。他計(jì)劃將這些優(yōu)化點(diǎn)納入下一階段的改進(jìn)計(jì)劃中。不過(guò)他堅(jiān)信,道阻且長(zhǎng),行則將至,他一次又一次對(duì)自己說(shuō),"我知道的,我做什么都會(huì)成功的"~

審核編輯 黃宇

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    隨著生成式 AI 在國(guó)內(nèi)加速落地,越來(lái)越多企業(yè)意識(shí)到:?jiǎn)慰客ㄓ么?b class='flag-5'>模型,并不能覆蓋行業(yè)中的復(fù)雜流程與專(zhuān)業(yè)需求。金融、制造、能源、零售、醫(yī)療等行業(yè)各自擁有不同的業(yè)務(wù)邏輯、監(jiān)管要求與數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)
    的頭像 發(fā)表于 12-02 09:33 ?444次閱讀

    openDACS 2025 開(kāi)源EDA與芯片賽項(xiàng) 賽題七:基于大模型生成式原理圖設(shè)計(jì)

    難題提供了全新思路?;诖?b class='flag-5'>模型的生成式系統(tǒng)具備強(qiáng)大的上下文理解、知識(shí)推理和內(nèi)容生成能力,能夠從自然語(yǔ)言描述、功能需求或高層規(guī)格中提取關(guān)鍵信息,并結(jié)合領(lǐng)域
    發(fā)表于 11-13 11:49

    RAG實(shí)踐:一文掌握大模型RAG過(guò)程

    RAG(Retrieval-Augmented Generation,檢索增強(qiáng)生成), 一種AI框架,將傳統(tǒng)的信息檢索系統(tǒng)(例如數(shù)據(jù)庫(kù))的優(yōu)勢(shì)與生成式大語(yǔ)言模型(LLM)的功能結(jié)合在一
    的頭像 發(fā)表于 10-27 18:23 ?1559次閱讀
    RAG<b class='flag-5'>實(shí)踐</b>:一文掌握大<b class='flag-5'>模型</b>RAG過(guò)程

    2025主流低代碼平臺(tái)有哪些:低代碼開(kāi)發(fā)平臺(tái)選型指南指南

    年,超過(guò)70%的企業(yè)將采用低代碼平臺(tái)構(gòu)建關(guān)鍵業(yè)務(wù)系統(tǒng)。然而,市場(chǎng)上的低代碼平臺(tái)在復(fù)雜場(chǎng)景支撐、技術(shù)可控性、行業(yè)適配性等方面存在顯著差異。本文將從核心能力維度對(duì)比主流低
    的頭像 發(fā)表于 10-22 11:49 ?397次閱讀

    如何讓大模型生成你想要的測(cè)試用例?

    應(yīng)用大模型生成測(cè)試用例,常見(jiàn)的知識(shí)庫(kù),測(cè)試大模型,微調(diào),RAG等技術(shù)門(mén)檻都不低,甚至很難,因此對(duì)于應(yīng)用者而言,最快的方式就是應(yīng)用好提示詞,調(diào)教屬于個(gè)
    的頭像 發(fā)表于 09-26 10:01 ?944次閱讀
    如何讓大<b class='flag-5'>模型</b><b class='flag-5'>生成</b>你想要的測(cè)試用例?

    HarmonyOSAI編程編輯區(qū)代碼生成

    CodeGenie提供Inline Edit能力,支持在編輯窗口中通過(guò)自然語(yǔ)言進(jìn)行問(wèn)答,基于上下文智能生成代碼片段,提升代碼可讀性。 當(dāng)前有以下兩種方式喚醒Inline Edit對(duì)話框: 在
    發(fā)表于 08-20 15:24

    stm32N657上部署cubeAI生成代碼,編譯出錯(cuò)的原因?怎么解決?

    你好,要怎么在stm32N657上部署cubeAI生成代碼呢,編譯出錯(cuò),我使用cubeAI生成的手寫(xiě)數(shù)字模型代碼,編譯報(bào)錯(cuò) 要怎么配置呢
    發(fā)表于 06-20 06:31

    代碼革命的先鋒:aiXcoder-7B模型介紹

    ? ? 國(guó)內(nèi)開(kāi)源代碼模型 4月9日aiXcoder宣布正式開(kāi)源其7B模型Base版,僅僅過(guò)去一個(gè)禮拜,aiXcoder-7B在軟件源代碼托管服務(wù)平臺(tái)GitHub上的Star數(shù)已超過(guò)2
    的頭像 發(fā)表于 05-20 14:41 ?803次閱讀
    <b class='flag-5'>代碼</b>革命的先鋒:aiXcoder-7B<b class='flag-5'>模型</b>介紹

    18個(gè)常用的強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法整理:從基礎(chǔ)方法到高級(jí)模型的理論技術(shù)與代碼實(shí)現(xiàn)

    易于理解和實(shí)踐,全部代碼均在JupyterNotebook環(huán)境中實(shí)現(xiàn),僅依賴(lài)基礎(chǔ)庫(kù)進(jìn)行算法構(gòu)建。代碼庫(kù)組織結(jié)構(gòu)如下:├──1_simple_
    的頭像 發(fā)表于 04-23 13:22 ?1609次閱讀
    18個(gè)常用的強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法整理:從基礎(chǔ)方法到高級(jí)<b class='flag-5'>模型</b>的理論技術(shù)與<b class='flag-5'>代碼</b>實(shí)現(xiàn)

    AI知識(shí)庫(kù)的搭建與應(yīng)用:企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的關(guān)鍵步驟

    隨著數(shù)字化轉(zhuǎn)型的加速,AI技術(shù)已經(jīng)成為提升企業(yè)運(yùn)營(yíng)效率、優(yōu)化客戶(hù)體驗(yàn)、推動(dòng)業(yè)務(wù)創(chuàng)新的重要工具。而AI知識(shí)庫(kù)作為企業(yè)智能化的基礎(chǔ),發(fā)揮著至關(guān)重要的作用。通過(guò)構(gòu)建高質(zhì)量的
    的頭像 發(fā)表于 03-27 15:18 ?1322次閱讀

    RAKsmart企業(yè)服務(wù)器上部署DeepSeek編寫(xiě)運(yùn)行代碼

    在RAKsmart企業(yè)服務(wù)器上部署并運(yùn)行DeepSeek模型代碼示例和詳細(xì)步驟。假設(shè)使用 Python + Transformers庫(kù) + FastAPI實(shí)現(xiàn)一個(gè)基礎(chǔ)的AI服務(wù)。主機(jī)
    的頭像 發(fā)表于 03-25 10:39 ?699次閱讀

    為什么MotorControl Workbench無(wú)法生成代碼?

    我使用MotorControl Workbench5.4.4生成單電機(jī)驅(qū)動(dòng)代碼,使用正交編碼器精度1024,檢查引腳沒(méi)問(wèn)題后,進(jìn)入生成頁(yè)面,識(shí)別到STM32CubeMX版本為6.12.1,選擇編譯器為Keil5,Pack包選項(xiàng)選
    發(fā)表于 03-14 06:28

    《AI Agent 應(yīng)用與項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)》閱讀心得3——RAG架構(gòu)與部署本地知識(shí)庫(kù)

    應(yīng)用。第六章深入探討了RAG架構(gòu)的工作原理,該技術(shù)通過(guò)在推理過(guò)程中實(shí)時(shí)檢索和注入外部知識(shí)來(lái)增強(qiáng)模型生成能力。RAG架構(gòu)的核心是檢索器和生成
    發(fā)表于 03-07 19:49