Ai 怎么做后端代码生成

代码生成的原理如下： 在 Windows/Linux 上，Cmd K（也称为“Ctrl K”）允许在编辑器窗口中生成新代码或编辑现有代码。如果在按 Ctrl/Cmd K 时未选择任何代码，Cursor 将根据在提示栏中键入的提示生成新代码。 Cursor 能够看到您最近的更改，从而预测您下一步要做的事情。 大语言模型在代码生成方面是一个有效的应用场景，例如 Copilot。可以通过一些有效的提示词执行代码生成任务，例如编写简单的用户欢迎程序，或者提供有关数据库架构并要求生成有效的 MySQL 查询，甚至不需要指定要使用的编程语言。

使用RAG（RetrievalAugmented Generation）方法可以有效增强代码生成的准确度。RAG结合了检索和生成的优势，使生成模型能够利用外部知识库或文档来提高生成结果的质量。以下是如何使用RAG来增强代码生成准确度的步骤： 1. 准备检索库 首先，需要一个包含相关代码片段、文档或知识库的检索库。这可以是公开的代码库（如GitHub）、项目文档、API文档或编程语言的官方文档。 2. 实施检索模型 使用一个检索模型来从库中找到与输入查询最相关的文档或代码片段。常用的检索模型包括BM25、TFIDF等，或者更先进的深度学习模型如DPR（Dense Passage Retrieval）。 ```python from transformers import DPRQuestionEncoder, DPRQuestionEncoderTokenizer, DPRContextEncoder, DPRContextEncoderTokenizer 加载检索模型和tokenizer question_encoder = DPRQuestionEncoder.from_pretrained question_tokenizer = DPRQuestionEncoderTokenizer.from_pretrained context_encoder = DPRContextEncoder.from_pretrained context_tokenizer = DPRContextEncoderTokenizer.from_pretrained 编码查询 query = "How to sort a list in Python?" query_inputs = question_tokenizer query_embedding = question_encoder.pooler_output 编码文档（检索库中的代码片段或文档） contexts = context_embeddings = for context in contexts: context_inputs = context_tokenizer context_embedding = context_encoder.pooler_output context_embeddings.append ``` 3. 检索相关文档 计算查询和文档之间的相似度，检索最相关的文档。 ```python import torch 计算相似度（使用点积） similarities = 找到最相关的文档 most_relevant_index = torch.argmax most_relevant_context = contexts ``` 4. 结合生成模型 使用生成模型（如GPT3或其他代码生成模型），结合检索到的相关文档作为上下文，生成高质量的代码。 ```python from transformers import GPT2LMHeadModel, GPT2Tokenizer 加载生成模型和tokenizer generation_model = GPT2LMHeadModel.from_pretrained generation_tokenizer = GPT2Tokenizer.from_pretrained 将检索到的上下文和查询合并 input_text = f"{most_relevant_context}\n\n{query}" input_ids = generation_tokenizer.encode 生成代码 generated_outputs = generation_model.generate generated_code = generation_tokenizer.decode print ``` 5. 集成与优化 为了进一步优化RAG的代码生成性能，可以进行以下步骤： 多轮检索：如果第一次检索结果不理想，可以通过多轮检索获取更多相关信息。 细化检索库：不断更新和扩展检索库，确保其中包含最新、最相关的代码片段和文档。 微调生成模型：使用领域特定的数据微调生成模型，使其更适合特定的代码生成任务。 通过这些步骤，RAG方法能够有效地增强代码生成的准确度，提高生成结果的相关性和质量。

要去除 AI 味，可以从以下几个方面入手： 1. 对于聊天 AI，使其变得不正经、放肆、幽默、通俗。注意语气的自然化，比如使用语气词嗯、吧、啊、哈哈哈等，让回答更自然、贴近日常对话风格。还要注意口语化词语（相对于书面语）的使用，不过增加网络语言语料库需谨慎，以免生搬硬套带来副作用。 2. 对于睿声生成的配音，若语速慢有 AI 味儿，可使用剪映的音频变速功能加速配音，以消除 AI 味儿并配合视频前段的快节奏。 3. 对于 GPT 的回复，避免其用 1、2、3、4 或“首先、其次、最后”这种模式，可让其扮演特定角色并给出明确输出要求。但这种方法可能换汤不换药，要想让其更有趣，可让它在回复中加点感情，比如用括号补充动作，营造特定环境等。

以下是一些可以建立知识库的 AI 工具和平台： 1. 飞书软件：例如“通往 AGI 之路”，您可以在飞书大群中与机器人对话获取对应的资料。 2. Coze：在“大圣：胎教级教程：万字长文带你使用 Coze 打造企业级知识库”中有相关介绍。 3. Mem：如 https://get.mem.ai/ ，它可以保存组织中每次会议的记录，并在人们开始新项目时主动建议相关的决策、项目或人员，节省时间。 4. GPT：通过 OpenAI 的 embedding API 解决方案，可以搭建基于 GPT API 的定制化知识库，但需要注意其免费版 ChatGPT 一次交互的容量限制。

Notion AI 具有以下功能： 直接在 Notion 中接入 AI 的能力，能让工作更迅速，写作更出色，思考更伟大。 可以在笔记和文档中应用 AI 的力量。 能够实现 AI 数据库自动填充功能。 可以改变知识管理的方式，让人们摆脱繁琐的信息组织工作，用户只需简单地将信息丢到 Notion 中，就可以通过各种方式进行检索。

PopAI 是一款办公效率工具，具有以下功能： 1. 类似 ChatGPT 的聊天功能。 2. 集成了众多工作中可用的效率工具，如 PPT 和流程图生成、提示生成等。 3. 率先集成了 GPT4V 的图像 API 且调教良好，能清晰解释图像相关内容。 4. 具有创新的交互，在回答内容后可进行如翻译为中文、扩写重新排版并添加内容变为一篇文章等“Enrich”操作。 5. “Enrich”操作不仅不是干巴巴的填充，还会配合相关图片，必要时绘制流程图。

Poe 是一个 AI 聊天网站，支持与多个智能 AI 机器人（如 GPT4 等）进行实时在线交流。注册账号后可免费使用，部分功能需要付费订阅。不同的 AI 机器人有不同特点，可根据需求选择使用。总体而言，Poe 为用户提供了便捷的智能对话体验。其官网地址是：https://poe.com/ ，在官网帮助中心上可以找到具体教程。 此外，Poe 平台还推出了其他多种功能，比如多个机器人一起聊天、文件上传和视频输入等。Odyssey 是一个能提供好莱坞级别的 AI 视频生成和编辑工具的项目。PaintsUndo 可以输入静态图像自动生成整个绘画的全过程视频，该项目主要研究和再现数字绘画中的绘画行为，为数字艺术创作提供新的工具和方法。更多详细介绍可参考：https://xiaohu.ai/p/10996 、https://x.com/imxiaohu/status/1810574723048489063 、https://xiaohu.ai/p/11005 、https://x.com/imxiaohu/status/1810589354114626008 、https://xiaohu.ai/p/11010 、https://lllyasviel.github.io/pages/paints_undo/

以下是一些可用于记笔记的 AI 相关产品： 1. MeetRecord：这是一家专注于销售通话记录和辅导的软件公司。其核心功能包括 AI 驱动的笔记记录，能通过人工智能技术自动记录和分析销售通话，提供会议内容的关键词和主题分析，自动生成会议纪要和行动项；还有个性化辅导计划，能生成个性化的辅导计划，模仿表现最好的销售人员，并实施自动呼叫评分系统；此外，还具备交易智能和推荐、CRM 自动化、多语言支持以及安全性与企业化支持等功能。 2. 目前没有更多明确提及专门用于记笔记的其他 AI 产品的相关信息。但在一些关于人工智能的讨论中，提到了手写笔记对于信息留存和思维培养的重要性，例如在关于防止 AI 取代人类思考的论述中，指出手写笔记有助于将信息从短期记忆转移到长期记忆，成为更好的概念思考者。