抛砖引玉，作者对大模型 LLMs 认知有限，有不当之处望大家指正！

背景

💡想法源于在一次 Code Review 时，向 Claude 询问哪种写法代码更优雅得来。当时就想能不能让 AI 帮我们辅助做 Code Review？

痛点

• 信息安全合规问题：公司内代码直接调 ChatGPT / Claude 会有安全/合规问题，为了使用 ChatGPT / Claude 需要对代码脱敏，只提供抽象逻辑，这往往更花时间。
  • 三星引入ChatGPT不到 20 天，被曝发生3次芯片机密泄露
• 低质量代码耗费时间：业务每天至少 10~20 个 MR 需要 CR，虽然提交时 MR 经过 单测 + Lint 过滤了一些低级错误，但还有些问题（代码合理性、经验、MR 相关业务逻辑等）需要花费大量时间，最后可以先经过自动化 CR，再进行人工 CR，可大大提升 CR 效率！
• 团队 Code Review 规范缺少执行：大部分团队的 Code Review 停留在文档纸面上，成员之间口口相传，并没有一个工具根据规范来严格执行。

【一一AGI大模型学习 所有资源获取处一一】

①人工智能/大模型学习路线

②AI产品经理资源合集

③200本大模型PDF书籍

④超详细海量大模型实战项目

⑤LLM大模型系统学习教程

⑥640套-AI大模型报告合集

⑦从0-1入门大模型教程视频

⑧LLM面试题合集

介绍

一句话介绍就是：基于开源大模型 + 知识库的 Code Review 实践，类似一个代码评审助手（CR Copilot）。

特性

符合公司安全规范，所有代码数据不出内网，所有推理过程均在内网完成

• 🌈 开箱即用：基于 Gitlab CI，仅 10 几行配置完成接入，即可对 MR 进行 CR。
• 🔒 数据安全：基于开源大模型做私有化部署，隔离外网访问，确保代码 CR 过程仅在内网环境下完成。
• ♾ 无调用次数限制：部署在内部平台，只有 GPU 租用成本。
• 📚 自定义知识库：CR 助手基于提供的飞书文档进行学习，将匹配部分作为上下文，结合代码变更进行 CR，这将大大提升 CR 的准确度，也更符合团队自身的 CR 规范。
• 🎯 评论到变更行：CR 助手将结果评论到变更代码行上，通过 Gitlab CI 通知，更及时获取 CR 助手给出的评论。

名词解释

名词	释义
CR / Code Review	越来越多的企业都要求研发团队在代码的开发过程中要进行CodeReview（简称 CR），在保障代码质量的同时，促进团队成员之间的交流，提高代码水平。
llm / 大规模语言模型	大规模语言模型(Large Language Models,LLMs)是自然语言处理中使用大量文本数据训练的神经网络模型,可以生成高质量的文本并理解语言。如GPT、BERT等。
AIGC	利用NLP、NLG、计算机视觉、语音技术等生成文字、图像、视频等内容。 全称是人工智能生成/创作内容（Artificial Intelligence Generated Content）；是继UGC，PGC后，利用人工智能技术，自动生成内容的生产方式；AIGC底层技术的发展，驱动围绕不同内容类型（模态）和垂直领域的应用加速涌现。
LLaMA	Meta（Facebook）的大型多模态语言模型。
ChatGLM	ChatGLM 是一个开源的、支持中英双语的对话语言模型，底座是 GLM 语言模型。
Baichuan	Baichuan 2 是百川智能推出的新一代开源大语言模型，采用 2.6 万亿 Tokens 的高质量语料训练。
Prompt	一段文本或语句，用于指导机器学习模型生成特定类型、主题或格式的输出。在自然语言处理领域中，Prompt 通常由一个问题或任务描述组成，例如“给我写一篇有关人工智能的文章”、“翻译这个英文句子到法语”等等。在图像识别领域中，Prompt 则可以是一个图片描述、标签或分类信息。
langchain	LangChain 是一个开源Python 库，由 Harrison Chase 开发，旨在支持使用大型语言模型（LLM）和外部资源（如数据源或语言处理系统）开发应用程序。它提供了标准的接口，与其他工具集成，并为常见应用程序提供端到端链 。
embedding	将任意文本映射到固定维度的向量空间中，相似语义的文本，其向量在空间中的位置会比较接近。在 LLM 应用中常用于相似性的文本搜索。
向量数据库 (Vector stores)	存储向量表示的数据库，用于相似性搜索。如Milvus、Pinecone等。
Similarity Search	在向量数据库中搜索离查询向量最近的向量，用于检索相似项。
知识库	存储结构化知识的数据库,LLM可以利用这些知识增强自己的理解能力。
In-context Learning	In-Context Learning 是机器学习领域的一个概念，指不调整模型自身参数，而是在 Prompt 上下文中包含特定问题相关的信息，就可以赋予模型解决新问题能力的一种方式。
Finetune / 微调	在预训练模型基础上使用特定数据集进行微调，提升模型在某任务上的性能。

实现思路

流程图

系统架构

完成一次 CR 流程，需要用到如下技术模块：

LLMs / 开源大模型选型

CR Copilot 功能的核心在于大语言模型基座，基于不同大模型基座生成的 CR 质量也不尽相同。对于 CR 这个场景，我们需要选型的模型满足以下几个条件：

• 理解代码
• 对中文支持好
• 较强的上下文学习能力

FlagEval 8 月大模型评测榜单（https://flageval.baai.ac.cn/#/trending）

模型后面的 -{n}b 指 n*10 亿参数量，比如 13b 就是 130 亿参数，个人试用下来参数量的多少并不能决定效果怎样，根据实际情况来判断。

起初在众多大模型中选择『Llama2-Chinese-13b-Chat』和『chatglm2-6b』、『Baichuan2-13B-Chat』，通过一段时间模型赛马🐎，主观上感觉 Llama2 会更适用于 CR 场景，而 ChatGLM2 更像是文科生，对代码评审没有太多建设性建议，但在中文 AIGC 上会比较有优势！

两个模型执行过程中的记录

因大模型合规问题，CR Copilot 会默认使用 ChatGLM2-6B，如有使用 Llama2 模型需求需要向 Meta 申请，通过后可使用。

Llama 2 要求企业的月活用户数不超过 7 亿

目前支持的模型可选，仅供参考的评分如下：

• chatglm2-6b（默认）
• Llama2-Chinese-13b-Chat（推荐）
• Baichuan2-13B-Chat

知识库设计

为什么需要知识库？

大模型基座只包含互联网上的公开数据，对公司内部的框架知识和使用文档并不了解。

举个例子🌰：公司内有个框架叫 Lynx，让大模型从内部文档中知道『什么是 Lynx？』、『怎么写 Lynx？』

一图胜千言

这里的『强化模式』会使用向量数据库，并将匹配的知识库片段和问题『什么是 Lynx？』生成 Prompt，发送到 LLM 执行。

怎样找到相关度高的知识？

有了知识库后，怎样将我们『搜索的问题/代码』在『知识库』中找到『相关度最高的内容』？

答案是通过三个过程：

1. Text Embeddings（文本向量化）
2. Vector Stores（向量存储）
3. Similarity Search（相似性搜索）

文本相似度匹配流程图，图源 Langchain-Chatchat

Text Embeddings（文本向量化）

不同于传统数据库的模糊搜索/匹配关键字，我们需要进行语义/特征匹配。

例如：你搜索『猫』，只能得到带 『猫』 关键字匹配的结果，没办法得到 『布偶』、『蓝白』 等结果，传统数据库认为『布偶』是『布偶』、『猫』是『猫』。要实现关联语义搜索，是通过人工打特征标签，这个过程也被称为特征工程（Feature Engineering）。

如何才能将文本自动化的方式来提取这些特征？这就要通过 Vector Embedding 向量化实现，目前社区通过 OpenAI 提供的 text-embedding-ada-002 模型生成，这会引起两个问题：

1. 数据安全问题：需要调用 OpenAI 的 API 才能做向量化
2. 收费：大概 3000页/美元

我们使用了国产文本相似度计算模型 bge-large-zh，并私有化部署公司内网，一次 embedding 向量化耗时基本在毫秒级。

Vector Stores（向量存储）

提前将官方文档进行 Vector Embeddings，然后存储在向量数据库里，我们这里选择的向量数据库是 Qdrant，主要考虑到是用 Rust 写的，存储和查询也许会快一些！这里引用一个向量数据库选型的几个维度选择：

向量数据库	URL	GitHub** **Star	Language	Cloud
chroma	github.com/chroma-core…	8.5K	Python	❌
milvus	github.com/milvus-io/m…	22.8K	Go/Python/C++	✅
pinecone	www.pinecone.io/	❌	❌	✅
qdrant	github.com/qdrant/qdra…	12.7K	Rust	✅
typesense	github.com/typesense/t…	14.4K	C++	❌
weaviate	github.com/weaviate/we…	7.4K	Go	✅

数据截止到2023年9月10号

Similarity Search（相似性搜索）

原理是通过比较向量之间的距离来判断它们的相似度

那么有了『query 问题的向量』和『数据库里录入的知识库向量』后，这可以直接使用向量数据库提供的 Similarity Search 方式匹配相关内容。

加载知识库

CR Copilot 知识库分为『内置官方文档知识库』、『自定义知识库』，query 输入是先用完整代码截取前半段 + LLM 生成 summary 总结，然后和知识库做相似上下文，匹配流程如下：

截取完整代码前半段作为 query 输入，是因为大部分语言前半段都声明了 modules、packages，通过这种方式提高知识库相似匹配度。

官方文档-知识库（内置）

避免大家将官方文档重复录入、embedding，CR Copilot 内置了官方文档，目录包含：

内容	数据源
React 官方文档	react.dev/learn
TypeScript 官方文档	www.typescriptlang.org/docs/
Rspack 官方文档	www.rspack.dev/zh/guide/in…
Garfish	github.com/web-infra-d…
公司内 Go / Python / Rust 等编程规范	…

并通过一个简单的 CURD 来管理内置知识库

自定义知识库-飞书文档（自定义）

飞书文档没有格式要求，能看懂正确代码是怎样就行

这里直接使用 LangChain 提供的 LarkSuite 文档加载类，对有权限的飞书文档进行获取，使用 CharacterTextSplitter / RecursiveCharacterTextSplitter 将文本分割成固定长度的块（chunks），方法有两个主要参数：

• chunk_size: 控制每个块的长度。例如设置为 1024，则每个块包含 1024 个字符。
• chunk_overlap: 控制相邻两个块之间的重叠长度。例如设置为 128，则每个块会与相邻块重叠 128 个字符。

Prompt 指令设计

因为大模型有足够多的数据，我们想让大模型按要求执行就需要用到『Prompt 提示词』。

（图源 Stephen Wolfram）

代码 summary 总结指令

让 LLM 通过文件代码分析当前代码涉及的知识点，用于后续知识库相似度匹配：

prefix = "user: " if model == "chatglm2" else "<s>Human: "
suffix = "assistant(用中文): let's think step by step." if model == "chatglm2" else "\n</s><s>Assistant(用中文): let's think step by step."

return f"""{prefix}根据这段 {language} 代码，列出关于这段 {language} 代码用到的工具库、模块包。
{language} 代码:
```{language}
{source_code}

请注意：

• 知识列表中的每一项都不要有类似或者重复的内容
• 列出的内容要和代码密切相关
• 最少列出 3 个, 最多不要超过 6 个
• 知识列表中的每一项要具体
• 列出列表，不要对工具库、模块做解释
• 输出中文
  {suffix}“”"

其中：

*   `language`：当前文件的代码语言（TypeScript、Python、Rust、Golang 等）
*   `source_code`：是当前变更文件的完整代码

### CR 指令

如果使用的模型（如 LLaMA 2）对中文 Prompt 支持较差，需要在设计 Prompt 时采用『输入英文』『输出中文』的方式，即：

llama2

f"""Human: please briefly review the {language}code changes by learning the provided context to do a brief code review feedback and suggestions. if any bug risk and improvement suggestion are welcome(no more than six)

{context}

<code_changes>
{diff_code}
</code_changes>\nAssistant: “”"

chatglm2

f"""user: 【指令】请根据所提供的上下文信息来简要审查{language} 变更代码，进行简短的代码审查和建议，变更代码有任何 bug 缺陷和改进建议请指出（不超过 6 条）。
【已知信息】：{context}

【变更代码】：{diff_code}

assistant: “”"

其中：

*   `language`：当前文件的代码语言（TypeScript、Python、Rust、Golang 等）
*   `context`：根据知识库返回的上下文信息
*   `diff_code`：是变更的代码（不使用完整代码主要是考虑 LLM max\_tokens 最大限制）

评论到变更代码行
--------

为了能计算出变更代码行，写了一个函数，通过解析 diff 来输出变更的行数：

import re

def parse_diff(input):
if not input:
return []
if not isinstance(input, str) or re.match(r"^\s+$", input):
return []

lines = input.split("\n")
if not lines:
    return []

result = []
current_file = None
current_chunk = None
deleted_line_counter = 0
added_line_counter = 0
current_file_changes = None

def normal(line):
    nonlocal deleted_line_counter, added_line_counter
    current_chunk["changes"].append({
        "type": "normal",
        "normal": True,
        "ln1": deleted_line_counter,
        "ln2": added_line_counter,
        "content": line
    })
    deleted_line_counter += 1
    added_line_counter += 1
    current_file_changes["old_lines"] -= 1
    current_file_changes["new_lines"] -= 1

def start(line):
    nonlocal current_file, result
    current_file = {
        "chunks": [],
        "deletions": 0,
        "additions": 0
    }
    result.append(current_file)

def to_num_of_lines(number):
    return int(number) if number else 1

def chunk(line, match):
    nonlocal current_file, current_chunk, deleted_line_counter, added_line_counter, current_file_changes
    if not current_file:
        start(line)
    old_start, old_num_lines, new_start, new_num_lines = match.group(1), match.group(2), match.group(
        3), match.group(4)

    deleted_line_counter = int(old_start)
    added_line_counter = int(new_start)
    current_chunk = {
        "content": line,
        "changes": [],
        "old_start": int(old_start),
        "old_lines": to_num_of_lines(old_num_lines),
        "new_start": int(new_start),
        "new_lines": to_num_of_lines(new_num_lines),
    }
    current_file_changes = {
        "old_lines": to_num_of_lines(old_num_lines),
        "new_lines": to_num_of_lines(new_num_lines),
    }
    current_file["chunks"].append(current_chunk)

def delete(line):
    nonlocal deleted_line_counter
    if not current_chunk:
        return

    current_chunk["changes"].append({
        "type": "del",
        "del": True,
        "ln": deleted_line_counter,
        "content": line
    })
    deleted_line_counter += 1
    current_file["deletions"] += 1
    current_file_changes["old_lines"] -= 1

def add(line):
    nonlocal added_line_counter
    if not current_chunk:
        return
    current_chunk["changes"].append({
        "type": "add",
        "add": True,
        "ln": added_line_counter,
        "content": line
    })
    added_line_counter += 1
    current_file["additions"] += 1
    current_file_changes["new_lines"] -= 1

def eof(line):
    if not current_chunk:
        return
    most_recent_change = current_chunk["changes"][-1]
    current_chunk["changes"].append({
        "type": most_recent_change["type"],
        most_recent_change["type"]: True,
        "ln1": most_recent_change["ln1"],
        "ln2": most_recent_change["ln2"],
        "ln": most_recent_change["ln"],
        "content": line
    })

header_patterns = [
    (re.compile(r"^@@\s+-(\d+),?(\d+)?\s++(\d+),?(\d+)?\s@@"), chunk)
]

content_patterns = [
    (re.compile(r"^\ No newline at end of file$"), eof),
    (re.compile(r"^-"), delete),
    (re.compile(r"^+"), add),
    (re.compile(r"^\s+"), normal)
]

def parse_content_line(line):
    nonlocal current_file_changes
    for pattern, handler in content_patterns:
        match = re.search(pattern, line)
        if match:
            handler(line)
            break
    if current_file_changes["old_lines"] == 0 and current_file_changes["new_lines"] == 0:
        current_file_changes = None

def parse_header_line(line):
    for pattern, handler in header_patterns:
        match = re.search(pattern, line)
        if match:
            handler(line, match)
            break

def parse_line(line):
    if current_file_changes:
        parse_content_line(line)
    else:
        parse_header_line(line)

for line in lines:
    parse_line(line)

return result

![image.png](https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/0bb67cef400dc36ff6c62755222dad73.webp?x-oss-process=image/format,png)

> 这里机器人账号调用 Gitlab API 进行的评论，会默认被 **Resolved**，这样可以避免 CR Copilot 评论过多造成每个评论要手动点下 Resolved

一点感想
====

*   **一切皆概率**：基于 LLM 的应用最大特点在于『输出不确定性』，在候选词中选概率最高的进行输出，即使像 1+1=? 这样看起来有确定性输出的，LLM 也是基于概率给出的！
*   **开源 LLMs + 领域知识库 + 私有化部署是企业级应用的一种实践方式：**：
    *   这里 LLMs 指多个大模型组合使用；大模型再强大也必须结合内部的知识库才能发挥作用；
    *   私有化部署好处是打消各行各业对数据安全的担忧！
    *   大模型在 Chat 聊天的产品形态更多是秀肌肉💪，让各行各业能被触达到；最终的产品形态需要具体场景具体分析！
*   **AI+ 刚刚开始**：CR Copilot 只是 LLMs + 研发工程化其中一个应用场景，还有一些应用/工具等团队打磨好后再和大家一起分享！

  ### [](https://blog.csdn.net/2401_84204207/article/details/140542873?spm=1001.2014.3001.5502)如何学习AI大模型？

我在一线互联网企业工作十余年里，指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。

我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑，所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限，很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升，故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。

![在这里插入图片描述](https://img-blog.csdnimg.cn/direct/1f716c327caf4b2596f981e8b7aaedf7.png)

第一阶段： 从大模型系统设计入手，讲解大模型的主要方法；

第二阶段： 在通过大模型提示词工程从Prompts角度入手更好发挥模型的作用；

第三阶段： 大模型平台应用开发借助阿里云PAI平台构建电商领域虚拟试衣系统；

第四阶段： 大模型知识库应用开发以LangChain框架为例，构建物流行业咨询智能问答系统；

第五阶段： 大模型微调开发借助以大健康、新零售、新媒体领域构建适合当前领域大模型；

第六阶段： 以SD多模态大模型为主，搭建了文生图小程序案例；

第七阶段： 以大模型平台应用与开发为主，通过星火大模型，文心大模型等成熟大模型构建大模型行业应用。

![在这里插入图片描述](https://img-blog.csdnimg.cn/direct/65fa158ead174be98faffe3be3aeccf6.jpeg#pic_center)

👉学会后的收获：👈  
• 基于大模型全栈工程实现（前端、后端、产品经理、设计、数据分析等），通过这门课可获得不同能力；

• 能够利用大模型解决相关实际项目需求： 大数据时代，越来越多的企业和机构需要处理海量数据，利用大模型技术可以更好地处理这些数据，提高数据分析和决策的准确性。因此，掌握大模型应用开发技能，可以让程序员更好地应对实际项目需求；

• 基于大模型和企业数据AI应用开发，实现大模型理论、掌握GPU算力、硬件、LangChain开发框架和项目实战技能， 学会Fine-tuning垂直训练大模型（数据准备、数据蒸馏、大模型部署）一站式掌握；

• 能够完成时下热门大模型垂直领域模型训练能力，提高程序员的编码能力： 大模型应用开发需要掌握机器学习算法、深度学习框架等技术，这些技术的掌握可以提高程序员的编码能力和分析能力，让程序员更加熟练地编写高质量的代码。

![在这里插入图片描述](https://img-blog.csdnimg.cn/direct/e2c57b566ffe4451861ff9c6db375266.jpeg#pic_center)

> _**1.AI大模型学习路线图  
> 2.100套AI大模型商业化落地方案  
> 3.100集大模型视频教程  
> 4.200本大模型PDF书籍  
> 5.LLM面试题合集  
> 6.AI产品经理资源合集**_

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