基于RAG的企业级代码生成系统：从数据清洗到工程化实现

大模型开发/技术交流

2024.09.11

1078看过

1. 引言

在现代软件开发中，利用大型语言模型(LLM)生成代码已成为提高开发效率的重要手段。然而，对于企业来说，如何让这些模型了解并遵循内部的代码规范、使用自定义组件和公共库，仍然是一个挑战。本文将详细介绍如何通过检索增强生成(RAG)技术，结合企业特定的知识库，构建一个适合企业内部使用的代码生成系统。

2. 数据收集与清洗

2.1 数据源识别

首先，我们需要识别企业内部的关键数据源：

代码仓库（如Git）
API文档
组件库文档
代码规范文档
技术博客和Wiki

下面代码比较多为了方便表达，使用了伪码示例，实际应用中需要根据企业内部的具体情况进行调整。

2.2 数据抓取

使用Python脚本自动化数据抓取过程。以下是一个从Git仓库抓取代码的示例：

  
  
  
  
  
  
   
   
   
   
   
   
    import os
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
    import git
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
    from pathlib import Path
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
    
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
    def clone_repos(repo_list, target_dir):
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
        for repo_url in repo_list:
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
            repo_name = repo_url.split('/')[-1].replace('.git', '')
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
            repo_path = Path(target_dir) / repo_name
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
            if not repo_path.exists():
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
                git.Repo.clone_from(repo_url, repo_path)
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
            else:
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
                repo = git.Repo(repo_path)
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
                repo.remotes.origin.pull()
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
    
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
    # 使用示例
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
    repo_list = [
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
        'https://github.com/company/repo1.git',
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
        'https://github.com/company/repo2.git'
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
    ]
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
    clone_repos(repo_list, './raw_data')

2.3 数据清洗

数据清洗是确保高质量输入的关键步骤。以下是一个清洗Python代码的示例：

  
  
  
  
  
  
   
   
   
   
   
   
    import ast
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
    import astroid
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
    from typing import List
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
    
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
    def clean_python_code(code: str) -> str:
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
        # 移除注释
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
        tree = ast.parse(code)
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
        for node in ast.walk(tree):
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
            if isinstance(node, ast.Expr) and isinstance(node.value, ast.Str):
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
                node.value.s = ""
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
    
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
        # 移除空行
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
        cleaned_code = ast.unparse(tree)
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
        cleaned_code = "\n".join([line for line in cleaned_code.split("\n") if line.strip()])
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
    
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
        return cleaned_code
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
    
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
    def remove_sensitive_info(code: str, sensitive_patterns: List[str]) -> str:
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
        for pattern in sensitive_patterns:
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
            code = code.replace(pattern, "[REDACTED]")
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
        return code
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
    
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
    # 使用示例
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
    raw_code = """
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
    # This is a comment
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
    def hello_world():
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
        print("Hello, World!")  # Another comment
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
    
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
    API_KEY = "very_secret_key"
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
    """
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
    
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
    sensitive_patterns = ["very_secret_key"]
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
    cleaned_code = clean_python_code(raw_code)
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
    safe_code = remove_sensitive_info(cleaned_code, sensitive_patterns)
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
    print(safe_code)

3. 数据标准化

3.1 代码格式化

使用工具如black（Python）或prettier（JavaScript）来标准化代码格式：

  
  
  
  
  
  
   
   
   
   
   
   
    import black
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
    
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
    def format_python_code(code: str) -> str:
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
        return black.format_str(code, mode=black.FileMode())
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
    
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
    # 使用示例
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
    formatted_code = format_python_code(safe_code)
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
    print(formatted_code)

3.2 命名规范化

使用正则表达式统一命名风格：

  
  
  
  
  
  
   
   
   
   
   
   
    import re
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
    
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
    def standardize_naming(code: str, style: str = 'snake_case') -> str:
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
        if style == 'snake_case':
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
            pattern = r'([a-z0-9])([A-Z])'
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
            replacement = r'\1_\2'
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
        elif style == 'camelCase':
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
            def camel_case(match):
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
                return match.group(1) + match.group(2).upper()
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
            pattern = r'(_)([a-zA-Z])'
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
            replacement = camel_case
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
    
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
        return re.sub(pattern, replacement, code)
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
    
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
    # 使用示例
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
    standardized_code = standardize_naming(formatted_code, 'snake_case')
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
    print(standardized_code)

4. 知识图谱构建

4.1 实体提取

使用AST（抽象语法树）分析代码结构，提取关键实体：

  
  
  
  
  
  
   
   
   
   
   
   
    import ast
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
    
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
    def extract_entities(code: str):
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
        tree = ast.parse(code)
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
        entities = {
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
            'functions': [],
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
            'classes': [],
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
            'imports': []
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
        }
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
    
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
        for node in ast.walk(tree):
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
            if isinstance(node, ast.FunctionDef):
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
                entities['functions'].append(node.name)
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
            elif isinstance(node, ast.ClassDef):
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
                entities['classes'].append(node.name)
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
            elif isinstance(node, ast.Import):
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
                entities['imports'].extend(alias.name for alias in node.names)
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
    
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
        return entities
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
    
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
    # 使用示例
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
    entities = extract_entities(standardized_code)
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
    print(entities)

4.2 关系建模

使用NetworkX库构建和可视化知识图谱：

  
  
  
  
  
  
   
   
   
   
   
   
    import networkx as nx
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
    import matplotlib.pyplot as plt
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
    
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
    def build_knowledge_graph(entities):
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
        G = nx.Graph()
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
    
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
        for entity_type, items in entities.items():
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
            for item in items:
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
                G.add_node(item, type=entity_type)
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
    
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
        # 添加关系（这里简化处理，实际应根据代码分析确定关系）
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
        for func in entities['functions']:
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
            for cls in entities['classes']:
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
                G.add_edge(func, cls, relation="belongs_to")
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
    
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
        return G
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
    
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
    def visualize_graph(G):
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
        pos = nx.spring_layout(G)
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
        plt.figure(figsize=(12, 8))
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
        nx.draw(G, pos, with_labels=True, node_color='lightblue', node_size=500, font_size=8, font_weight='bold')
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
        edge_labels = nx.get_edge_attributes(G, 'relation')
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
        nx.draw_networkx_edge_labels(G, pos, edge_labels=edge_labels)
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
        plt.title("Code Knowledge Graph")
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
        plt.axis('off')
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
        plt.tight_layout()
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
        plt.show()
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
    
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
    # 使用示例
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
    G = build_knowledge_graph(entities)
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
    visualize_graph(G)

5. RAG系统实现

5.1 文本嵌入

使用Sentence Transformers生成文本嵌入：

  
  
  
  
  
  
   
   
   
   
   
   
    from sentence_transformers import SentenceTransformer
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
    
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
    def generate_embeddings(texts):
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
        model = SentenceTransformer('all-MiniLM-L6-v2')
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
        embeddings = model.encode(texts)
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
        return embeddings
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
    
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
    # 使用示例
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
    code_snippets = [standardized_code]  # 实际应用中这里会是多段代码
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
    embeddings = generate_embeddings(code_snippets)

5.2 向量索引

使用FAISS构建向量索引：

  
  
  
  
  
  
   
   
   
   
   
   
    import faiss
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
    import numpy as np
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
    
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
    def build_faiss_index(embeddings):
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
        dimension = embeddings.shape[1]
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
        index = faiss.IndexFlatL2(dimension)
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
        index.add(embeddings)
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
        return index
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
    
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
    # 使用示例
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
    index = build_faiss_index(np.array(embeddings))

5.3 检索实现

  
  
  
  
  
  
   
   
   
   
   
   
    def retrieve_similar_codes(query, index, embeddings, k=5):
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
        query_embedding = generate_embeddings([query])[0]
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
        distances, indices = index.search(np.array([query_embedding]), k)
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
        return [(distances[0][i], embeddings[indices[0][i]]) for i in range(k)]
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
    
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
    # 使用示例
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
    query = "How to implement a binary search tree?"
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
    similar_codes = retrieve_similar_codes(query, index, embeddings)

6. 代码生成模型训练

使用Hugging Face的Transformers库微调代码生成模型：

  
  
  
  
  
  
   
   
   
   
   
   
    from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM, TrainingArguments, Trainer
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
    import torch
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
    
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
    def fine_tune_code_model(train_data, model_name="microsoft/CodeGPT-small-py"):
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
        tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
        model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name)
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
    
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
        def tokenize_function(examples):
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
            return tokenizer(examples["code"], truncation=True, padding="max_length", max_length=512)
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
    
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
        tokenized_data = train_data.map(tokenize_function, batched=True)
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
    
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
        training_args = TrainingArguments(
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
            output_dir="./results",
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
            num_train_epochs=3,
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
            per_device_train_batch_size=4,
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
            warmup_steps=500,
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
            weight_decay=0.01,
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
            logging_dir='./logs',
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
        )
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
    
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
        trainer = Trainer(
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
            model=model,
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
            args=training_args,
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
            train_dataset=tokenized_data,
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
        )
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
    
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
        trainer.train()
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
        return model, tokenizer
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
    
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
    # 使用示例（需要准备训练数据）
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
    # fine_tuned_model, tokenizer = fine_tune_code_model(train_data)

7. 工程化实现

7.1 API设计

使用FastAPI构建API：

  
  
  
  
  
  
   
   
   
   
   
   
    from fastapi import FastAPI
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
    from pydantic import BaseModel
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
    
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
    app = FastAPI()
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
    
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
    class CodeQuery(BaseModel):
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
        query: str
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
    
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
    @app.post("/generate_code/")
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
    async def generate_code(query: CodeQuery):
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
        # 1. 检索相关代码
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
        similar_codes = retrieve_similar_codes(query.query, index, embeddings)
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
    
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
        # 2. 使用微调后的模型生成代码
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
        # （这里假设我们已经有了fine_tuned_model和tokenizer）
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
        input_text = f"Query: {query.query}\nSimilar code: {similar_codes[0][1]}\nGenerate:"
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
        input_ids = tokenizer.encode(input_text, return_tensors="pt")
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
        output = fine_tuned_model.generate(input_ids, max_length=200, num_return_sequences=1)
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
        generated_code = tokenizer.decode(output[0], skip_special_tokens=True)
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
    
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
        return {"generated_code": generated_code}
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
    
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
    # 运行服务器
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
    # uvicorn main:app --reload

7.2 集成到IDE

以VS Code扩展为例，创建一个简单的扩展来调用我们的API：

  
  
  
  
  
  
   
   
   
   
   
   
    import * as vscode from 'vscode';
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
    import axios from 'axios';
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
    
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
    export function activate(context: vscode.ExtensionContext) {
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
        let disposable = vscode.commands.registerCommand('extension.generateCode', async () => {
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
            const editor = vscode.window.activeTextEditor;
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
            if (editor) {
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
                const selection = editor.selection;
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
                const query = editor.document.getText(selection);
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
    
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
                try {
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
                    const response = await axios.post('http://localhost:8000/generate_code/', { query });
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
                    const generatedCode = response.data.generated_code;
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
    
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
                    editor.edit(editBuilder => {
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
                        editBuilder.replace(selection, generatedCode);
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
                    });
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
                } catch (error) {
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
                    vscode.window.showErrorMessage('Failed to generate code');
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
                }
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
            }
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
        });
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
    
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
        context.subscriptions.push(disposable);
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
    }
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
    
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
    export function deactivate() {}

8. 系统评估与优化

8.1 评估指标

代码质量：使用工具如Pylint评估生成代码的质量
相似度：比较生成代码与企业现有代码库的相似度
编译成功率：测试生成代码的编译成功率
开发者满意度：通过问卷调查收集开发者反馈

8.2 持续优化

定期更新知识库：

  
  
  
  
  
  
   
   
   
   
   
   
    def update_knowledge_base():
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
        # 拉取最新代码
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
        clone_repos(repo_list, './raw_data')
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
    
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
        # 清洗和标准化新数据
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
        new_code_snippets = []  # 假设这里已经处理了新数据
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
    
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
        # 更新嵌入和索引
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
        new_embeddings = generate_embeddings(new_code_snippets)
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
        global embeddings, index
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
        embeddings = np.concatenate([embeddings, new_embeddings])
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
        index = build_faiss_index(embeddings)
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
    
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
    # 定期运行，例如每周一次
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
    # schedule.every().monday.do(update_knowledge_base)

模型再训练：根据新数据和用户反馈，定期重新训练代码生成模型。
A/B测试：实施A/B测试来比较不同版本的系统性能。

9. 结论

通过实施这个基于RAG的企业级代码生成系统，我们可以显著提高代码生成的质量和相关性。该系统不仅能够生成符合企业特定规范的代码，还能够有效利用企业现有的代码库和知识。

持续的数据更新、模型优化和用户反馈集成确保了系统能够随着企业需求的变化而不断进化。这种方法不仅提高了开发效率，还促进了整个组织内部编码实践的标准化和知识共享。

未来的工作可以集中在进一步提高系统的上下文理解能力、扩展支持的编程语言和框架，以及更深入地集成到现有的开发工作流程中。

————————————————

原文链接：https://juejin.cn/post/7390192367071117349

如有侵权，请联系千帆社区进行删除

智能创作

通用

图片

表格

附件

代码块

公式

超链接

提及

阅读统计

高亮信息

流程图

思维导图

文本格式

正文

一级标题

二级标题

三级标题

四级标题

五级标题

六级标题

无序列表

有序列表

待办列表

引用

分割线

数据表

表格视图

相册视图

看板视图

甘特视图

日历视图

架构视图

第三方应用

DuChatBeta

百度地图

CodePen

Figma

目录
引言
数据收集与清洗
数据标准化
知识图谱构建
RAG系统实现
代码生成模型训练
工程化实现
系统评估与优化
结论
1. 引言
在现代软件开发中，利用大型语言模型(LLM)生成代码已成为提高开发效率的重要手段。然而，对于企业来说，如何让这些模型了解并遵循内部的代码规范、使用自定义组件和公共库，仍然是一个挑战。本文将详细介绍如何通过检索增强生成(RAG)技术，结合企业特定的知识库，构建一个适合企业内部使用的代码生成系统。
2. 数据收集与清洗
2.1 数据源识别
首先，我们需要识别企业内部的关键数据源：
代码仓库（如Git）
API文档
组件库文档
代码规范文档
技术博客和Wiki
下面代码比较多为了方便表达，使用了伪码示例，实际应用中需要根据企业内部的具体情况进行调整。
2.2 数据抓取
使用Python脚本自动化数据抓取过程。以下是一个从Git仓库抓取代码的示例：
﻿
Plain Text
收起
import os
import git
from pathlib import Path
﻿
def clone_repos(repo_list, target_dir):
    for repo_url in repo_list:
        repo_name = repo_url.split('/')[-1].replace('.git', '')
        repo_path = Path(target_dir) / repo_name
        if not repo_path.exists():
            git.Repo.clone_from(repo_url, repo_path)
        else:
            repo = git.Repo(repo_path)
            repo.remotes.origin.pull()
﻿
# 使用示例
repo_list = [
    'https://github.com/company/repo1.git',
    'https://github.com/company/repo2.git'
]
clone_repos(repo_list, './raw_data')
﻿
2.3 数据清洗
数据清洗是确保高质量输入的关键步骤。以下是一个清洗Python代码的示例：
﻿
Plain Text
收起
import ast
import astroid
from typing import List
﻿
def clean_python_code(code: str) -> str:
    # 移除注释
    tree = ast.parse(code)
    for node in ast.walk(tree):
        if isinstance(node, ast.Expr) and isinstance(node.value, ast.Str):
            node.value.s = ""
﻿
    # 移除空行
    cleaned_code = ast.unparse(tree)
    cleaned_code = "\n".join([line for line in cleaned_code.split("\n") if line.strip()])
﻿
    return cleaned_code
﻿
def remove_sensitive_info(code: str, sensitive_patterns: List[str]) -> str:
    for pattern in sensitive_patterns:
        code = code.replace(pattern, "[REDACTED]")
    return code
﻿
# 使用示例
raw_code = """
# This is a comment
def hello_world():
    print("Hello, World!")  # Another comment
﻿
API_KEY = "very_secret_key"
"""
﻿
sensitive_patterns = ["very_secret_key"]
cleaned_code = clean_python_code(raw_code)
safe_code = remove_sensitive_info(cleaned_code, sensitive_patterns)
print(safe_code)
﻿
3. 数据标准化
3.1 代码格式化
使用工具如﻿black﻿（Python）或﻿prettier﻿（JavaScript）来标准化代码格式：
﻿
Plain Text
收起
import black
﻿
def format_python_code(code: str) -> str:
    return black.format_str(code, mode=black.FileMode())
﻿
# 使用示例
formatted_code = format_python_code(safe_code)
print(formatted_code)
﻿
3.2 命名规范化
使用正则表达式统一命名风格：
﻿
Plain Text
收起
import re
﻿
def standardize_naming(code: str, style: str = 'snake_case') -> str:
    if style == 'snake_case':
        pattern = r'([a-z0-9])([A-Z])'
        replacement = r'\1_\2'
    elif style == 'camelCase':
        def camel_case(match):
            return match.group(1) + match.group(2).upper()
        pattern = r'(_)([a-zA-Z])'
        replacement = camel_case
﻿
    return re.sub(pattern, replacement, code)
﻿
# 使用示例
standardized_code = standardize_naming(formatted_code, 'snake_case')
print(standardized_code)
﻿
4. 知识图谱构建
4.1 实体提取
使用AST（抽象语法树）分析代码结构，提取关键实体：
﻿
Plain Text
收起
import ast
﻿
def extract_entities(code: str):
    tree = ast.parse(code)
    entities = {
        'functions': [],
        'classes': [],
        'imports': []
    }
﻿
    for node in ast.walk(tree):
        if isinstance(node, ast.FunctionDef):
            entities['functions'].append(node.name)
        elif isinstance(node, ast.ClassDef):
            entities['classes'].append(node.name)
        elif isinstance(node, ast.Import):
            entities['imports'].extend(alias.name for alias in node.names)
﻿
    return entities
﻿
# 使用示例
entities = extract_entities(standardized_code)
print(entities)
﻿
4.2 关系建模
使用NetworkX库构建和可视化知识图谱：
﻿
Plain Text
收起
import networkx as nx
import matplotlib.pyplot as plt
﻿
def build_knowledge_graph(entities):
    G = nx.Graph()
﻿
    for entity_type, items in entities.items():
        for item in items:
            G.add_node(item, type=entity_type)
﻿
    # 添加关系（这里简化处理，实际应根据代码分析确定关系）
    for func in entities['functions']:
        for cls in entities['classes']:
            G.add_edge(func, cls, relation="belongs_to")
﻿
    return G
﻿
def visualize_graph(G):
    pos = nx.spring_layout(G)
    plt.figure(figsize=(12, 8))
    nx.draw(G, pos, with_labels=True, node_color='lightblue', node_size=500, font_size=8, font_weight='bold')
    edge_labels = nx.get_edge_attributes(G, 'relation')
    nx.draw_networkx_edge_labels(G, pos, edge_labels=edge_labels)
    plt.title("Code Knowledge Graph")
    plt.axis('off')
    plt.tight_layout()
    plt.show()
﻿
# 使用示例
G = build_knowledge_graph(entities)
visualize_graph(G)
﻿
5. RAG系统实现
5.1 文本嵌入
使用Sentence Transformers生成文本嵌入：
﻿
Plain Text
收起
from sentence_transformers import SentenceTransformer
﻿
def generate_embeddings(texts):
    model = SentenceTransformer('all-MiniLM-L6-v2')
    embeddings = model.encode(texts)
    return embeddings
﻿
# 使用示例
code_snippets = [standardized_code]  # 实际应用中这里会是多段代码
embeddings = generate_embeddings(code_snippets)
﻿
5.2 向量索引
使用FAISS构建向量索引：
﻿
Plain Text
收起
import faiss
import numpy as np
﻿
def build_faiss_index(embeddings):
    dimension = embeddings.shape[1]
    index = faiss.IndexFlatL2(dimension)
    index.add(embeddings)
    return index
﻿
# 使用示例
index = build_faiss_index(np.array(embeddings))
﻿
5.3 检索实现
﻿
Plain Text
收起
def retrieve_similar_codes(query, index, embeddings, k=5):
    query_embedding = generate_embeddings([query])[0]
    distances, indices = index.search(np.array([query_embedding]), k)
    return [(distances[0][i], embeddings[indices[0][i]]) for i in range(k)]
﻿
# 使用示例
query = "How to implement a binary search tree?"
similar_codes = retrieve_similar_codes(query, index, embeddings)
﻿
6. 代码生成模型训练
使用Hugging Face的Transformers库微调代码生成模型：
﻿
Plain Text
收起
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM, TrainingArguments, Trainer
import torch
﻿
def fine_tune_code_model(train_data, model_name="microsoft/CodeGPT-small-py"):
    tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
    model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name)
﻿
    def tokenize_function(examples):
        return tokenizer(examples["code"], truncation=True, padding="max_length", max_length=512)
﻿
    tokenized_data = train_data.map(tokenize_function, batched=True)
﻿
    training_args = TrainingArguments(
        output_dir="./results",
        num_train_epochs=3,
        per_device_train_batch_size=4,
        warmup_steps=500,
        weight_decay=0.01,
        logging_dir='./logs',
    )
﻿
    trainer = Trainer(
        model=model,
        args=training_args,
        train_dataset=tokenized_data,
    )
﻿
    trainer.train()
    return model, tokenizer
﻿
# 使用示例（需要准备训练数据）
# fine_tuned_model, tokenizer = fine_tune_code_model(train_data)
﻿
7. 工程化实现
7.1 API设计
使用FastAPI构建API：
﻿
Plain Text
收起
from fastapi import FastAPI
from pydantic import BaseModel
﻿
app = FastAPI()
﻿
class CodeQuery(BaseModel):
    query: str
﻿
@app.post("/generate_code/")
async def generate_code(query: CodeQuery):
    # 1. 检索相关代码
    similar_codes = retrieve_similar_codes(query.query, index, embeddings)
﻿
    # 2. 使用微调后的模型生成代码
    # （这里假设我们已经有了fine_tuned_model和tokenizer）
    input_text = f"Query: {query.query}\nSimilar code: {similar_codes[0][1]}\nGenerate:"
    input_ids = tokenizer.encode(input_text, return_tensors="pt")
    output = fine_tuned_model.generate(input_ids, max_length=200, num_return_sequences=1)
    generated_code = tokenizer.decode(output[0], skip_special_tokens=True)
﻿
    return {"generated_code": generated_code}
﻿
# 运行服务器
# uvicorn main:app --reload
﻿
7.2 集成到IDE
以VS Code扩展为例，创建一个简单的扩展来调用我们的API：
﻿
Plain Text
收起
import * as vscode from 'vscode';
import axios from 'axios';
﻿
export function activate(context: vscode.ExtensionContext) {
    let disposable = vscode.commands.registerCommand('extension.generateCode', async () => {
        const editor = vscode.window.activeTextEditor;
        if (editor) {
            const selection = editor.selection;
            const query = editor.document.getText(selection);
﻿
            try {
                const response = await axios.post('http://localhost:8000/generate_code/', { query });
                const generatedCode = response.data.generated_code;
﻿
                editor.edit(editBuilder => {
                    editBuilder.replace(selection, generatedCode);
                });
            } catch (error) {
                vscode.window.showErrorMessage('Failed to generate code');
            }
        }
    });
﻿
    context.subscriptions.push(disposable);
}
﻿
export function deactivate() {}
﻿
8. 系统评估与优化
8.1 评估指标
代码质量：使用工具如Pylint评估生成代码的质量
相似度：比较生成代码与企业现有代码库的相似度
编译成功率：测试生成代码的编译成功率
开发者满意度：通过问卷调查收集开发者反馈
8.2 持续优化
定期更新知识库：
﻿
Plain Text
收起
def update_knowledge_base():
    # 拉取最新代码
    clone_repos(repo_list, './raw_data')
﻿
    # 清洗和标准化新数据
    new_code_snippets = []  # 假设这里已经处理了新数据
﻿
    # 更新嵌入和索引
    new_embeddings = generate_embeddings(new_code_snippets)
    global embeddings, index
    embeddings = np.concatenate([embeddings, new_embeddings])
    index = build_faiss_index(embeddings)
﻿
# 定期运行，例如每周一次
# schedule.every().monday.do(update_knowledge_base)
﻿
模型再训练： 根据新数据和用户反馈，定期重新训练代码生成模型。
A/B测试： 实施A/B测试来比较不同版本的系统性能。
9. 结论
通过实施这个基于RAG的企业级代码生成系统，我们可以显著提高代码生成的质量和相关性。该系统不仅能够生成符合企业特定规范的代码，还能够有效利用企业现有的代码库和知识。
持续的数据更新、模型优化和用户反馈集成确保了系统能够随着企业需求的变化而不断进化。这种方法不仅提高了开发效率，还促进了整个组织内部编码实践的标准化和知识共享。
未来的工作可以集中在进一步提高系统的上下文理解能力、扩展支持的编程语言和框架，以及更深入地集成到现有的开发工作流程中。
﻿
————————————————
版权声明：本文为稀土掘金博主「brzhang」的原创文章
原文链接：https://juejin.cn/post/7390192367071117349
如有侵权，请联系千帆社区进行删除

发表评论

基于RAG的企业级代码生成系统：从数据清洗到工程化实现

目录

1. 引言

2. 数据收集与清洗

2.1 数据源识别

2.2 数据抓取

2.3 数据清洗

3. 数据标准化

3.1 代码格式化

3.2 命名规范化

4. 知识图谱构建

4.1 实体提取

4.2 关系建模

5. RAG系统实现

5.1 文本嵌入

5.2 向量索引

5.3 检索实现

6. 代码生成模型训练

7. 工程化实现

7.1 API设计

7.2 集成到IDE

8. 系统评估与优化

8.1 评估指标

8.2 持续优化

9. 结论

目录

1. 引言

2. 数据收集与清洗

2.1 数据源识别

2.2 数据抓取

2.3 数据清洗

3. 数据标准化

3.1 代码格式化

3.2 命名规范化

4. 知识图谱构建

4.1 实体提取

4.2 关系建模

5. RAG系统实现

5.1 文本嵌入

5.2 向量索引

5.3 检索实现

6. 代码生成模型训练

7. 工程化实现

7.1 API设计

7.2 集成到IDE

8. 系统评估与优化

8.1 评估指标

8.2 持续优化

9. 结论

热点话题

百度AI搜索能力全面升级，Agent新增“规则干预”能力，效果飙升！

数据增强功能重磅升级！打破数据量瓶颈，大量训练样本新生，质量飞跃！

文心4.5系列正式开源！千帆同步开放模型API服务

2025百度千帆大模型应用实战营直播课汇总