引言
隨著大型語言模型（LLMs）的興起，如騰訊雲 AI 程式碼助手和 GitHub Copilot 等工具已經開始改變開發者的工作方式。然而，這些工具大多基於公開資料訓練，對於企業內部的私域資料和特定需求，其適應性仍有侷限。因此，如何將這些工具與企業自身的私域資料相結合，構建起企業獨特的 AI 編碼能力，是每個企業都需要面對的挑戰。
程式碼大模型的基本概念
程式碼大模型，通常指的是一類利用深度學習技術，特別是在自然語言處理領域，訓練而成的大型語言模型。這些模型透過在海量程式碼資料上進行預訓練，學習了通用的程式碼知識，並且透過模型微調等技術結合高質量程式碼資料，進一步學習程式碼的模式和結構，從而能夠理解、生成和最佳化程式碼。在日常編碼中，程式碼大模型可以透過分析上下文和學習程式碼模式，提供智慧的程式碼自動補全建議，從而提高開發效率。
程式碼大模型通常具備如下特點與能力：
1.引數規模：程式碼大模型通常擁有大量的引數，結合程式碼補全場景對於延時的高要求，一般情況下程式碼大模型的模型大小都在為 3～10B 這個規模之間
2.多語言支援：這些模型能夠支援多種程式語言，從而滿足不同開發團隊的需求
3.上下文理解：程式碼大模型能夠理解程式碼的上下文環境，提供更加精確的程式碼建議
4.多樣化的補全場景：支援各類補全場景，比如行內補全、行補全、塊補全等
5.FIM 中間補全：模型能夠根據當前程式碼上下文，提供中間插入點的補全建議
6.專案工程理解能力：透過分析專案結構和程式碼庫，模型能夠更好地理解專案工程結構，提供更合適的程式碼建議
程式碼私域資料的重要性
私域資料，指的是企業內部獨有的資料，包括私有框架、公用程式碼元件、內部編碼規範、內部介面定義和說明以及內部業務邏輯等。
程式碼私域資料對於企業來說是一種寶貴的資產，它不僅包含了企業的業務邏輯和技術細節，還反映了企業的技術演進和知識積累。
私域資料的重要性體現在幾個方面：
1.業務邏輯的體現：
私域資料中的程式碼直接關聯企業的業務流程和邏輯，這些程式碼是企業業務執行的核心。透過私域資料，企業能夠確保 AI 編碼工具生成的程式碼與企業的業務需求緊密對接，提高程式碼的實用性和效率。
2.技術積累的沉澱：
隨著時間的推移，企業在開發過程中積累了大量的技術和經驗。這些經驗和技術往往以程式碼的形式儲存在私域資料中，對於新專案的開展和新技術的探索具有指導意義。
3.程式碼質量和風格的統一：
私域資料中包含了企業內部對於程式碼質量和編碼風格的要求。透過整合這些資料， AI 編碼工具可以學習並遵循企業內部的編碼規範，保持程式碼的一致性和可維護性。
4.安全性和合規性：
企業內部的程式碼往往涉及敏感資訊和商業秘密。私域資料的管理和使用需要嚴格遵守安全和合規性要求，確保在使用AI編碼工具時，不會洩露敏感資料。
5.提高程式碼複用率：
私域資料中的公用程式碼元件和框架可以被多個專案和團隊複用，提高開發效率。AI 編碼工具透過學習這些元件和框架，能夠推薦或生成可複用的程式碼段，減少重複工作。
6.最佳化開發流程：
私域資料中包含了企業的開發流程和實踐，如持續整合/持續部署（CI/CD）流程、程式碼審查標準等。AI編碼工具可以根據這些流程最佳化建議，幫助企業進一步最佳化開發流程。
7.降低維護成本：
隨著專案規模的擴大，程式碼維護成本也會增加。私域資料可以幫助 AI 編碼工具更好地理解專案的架構和歷史變更，從而減少維護成本和提高問題解決的效率。
8.促進知識共享：
私域資料是企業內部知識共享的載體。透過將這些資料整合到 AI 編碼工具中，可以促進知識在團隊間的傳播，幫助新成員快速瞭解專案背景和程式碼基礎。
綜上所述，程式碼私域資料是企業構建 AI 編碼能力不可或缺的一環。它不僅關係到程式碼的質量和效率，還涉及到企業的核心競爭力和未來發展。因此，企業需要重視私域資料的管理、保護和利用，以充分發揮其在 AI 編碼中的價值。
企業如何建設
自己的 AI 編碼能力
構建大模型應用是一個典型的迭代過程，它要求我們從具體的應用場景出發，明確目標，然後逐步最佳化大模型應用系統的效能、質量和使用者體驗。企業引入大模型不僅是技術的升級，更是對現有工作流程的一次深刻變革。
在大模型應用落地過程中，我們通常會發現大模型的兩個顯著特點：不確定性和靜態性。
不確定性指的是模型輸出的不穩定性，即使對於相同的輸入，模型也可能給出不同的答覆。這種特性在某些日常業務中或許可以接受，但在處理企業內部的具體業務問題時，我們需要提高輸出的穩定性。
靜態性則是指模型一旦訓練完成，就無法再補充新資料，這意味著模型可能無法瞭解企業內部的最新規定和程式碼規範。因此，如何讓大模型掌握這些私域資料，成為了我們需要解決的關鍵問題。
為了應對這兩個挑戰，我們可以從兩個關鍵的最佳化維度入手：行為最佳化和上下文最佳化。
行為最佳化關注模型的行為，旨在教會模型按照我們期望的方式行動，包括輸出內容的格式、語氣和偏好，以及生成固定格式的請求以呼叫其他服務，這個維度主要解決模型輸出形式上的穩定性問題。
上下文最佳化則關注私域資料，目的是讓模型瞭解它在訓練中未曾見過的資料，比如內部程式碼、文件、規範和策略等，這個維度主要解決模型輸出內容上的相關性問題。
在實際應用中，我們可以透過分析提示工程產出的提示詞模板的特性來決定後續的最佳化策略。以下是兩種最佳化方法 RAG 和模型微調 的建設方法和適用場景：
RAG 檢索增加:
結合企業知識庫，輸出解決方案
在一個智慧製造客戶的場景中，他們使用特殊的藍芽協議進行業務操作，這部分協議的知識和程式碼是通用模型未曾接觸過的。為了解決這一問題，我們可以將藍芽協議的文件上傳至企業知識庫中。在技術問答中，當使用者提出與藍芽協議相關的問題時，系統可以先從知識庫中檢索關鍵知識，然後再利用這些資訊輔助模型生成解決方案和程式碼。這種方法有效地將模型不知道的知識整合進來，增強了模型對特定領域知識的理解和應用能力。
RAG 的優勢在於：
它能夠動態地從知識庫中檢索最新的資訊，為模型提供所需的上下文資料，從而生成更加準確和相關的回答。這種方法特別適合於那些需要模型不斷學習和適應新知識的領域
模型微調：
結合企業程式碼庫，強化程式碼補全
在一個金融客戶的場景中，所有服務都必須遵循統一的介面規範，包括請求協議、鑑權流程、資料結構等。客戶希望程式碼模型在補全程式碼時，能夠自動遵循這些介面規範。為了實現這一目標，可以透過微調的方式，使用大量的介面構造和請求程式碼對模型進行訓練，使模型學會並遵循客戶的介面協議，從而生成符合規範的程式碼。
微調的優勢在於：
它能夠調整模型的行為，使其更加適應特定的業務需求和規範。微調後的模型在生成程式碼時能夠更加穩定地輸出符合特定介面規範的程式碼，提高了程式碼的可用性和一致性。
提示工程、 RAG 和微調各自有不同的優勢和適用場景。提示工程適合於快速最佳化模型的行為和知識，但受限於模型的視窗大小；RAG 擅長於補充模型的上下文與知識，但不直接改變模型的行為；微調則能夠改變模型的行為，使其更好地適應特定的業務場景，但不適合用於補充變化的知識。
綜上所述，最佳化大模型應用需要綜合考慮行為最佳化和上下文最佳化兩個維度，根據實際情況靈活運用提示工程、 RAG 和微調等方法，以實現最佳的效能和使用者體驗。
結語
AI 編碼技術正助力企業在數字化轉型中提升開發效率和程式碼質量。建設的關鍵在於將程式碼大模型與私域資料有效結合，找到適合企業業務的最佳化路徑。在企業構建自己 AI 編碼能力的過程中，騰訊雲 AI 程式碼助手可以提供完整的解決方案，即支援透過 AST 語法樹解析專案工程檔案，讓模型實時學習企業的業務程式碼邏輯，強化模型表現，也支援結合企業的私域資料進行模型微調，為企業提供定製化的 AI 編碼解決方案，最佳化程式碼生成效果，助力企業構建高效的 AI 編碼能力。