随着大型语言模型（LLMs）的兴起，如腾讯云 AI 代码助手和 GitHub Copilot 等工具已经开始改变开发者的工作方式。然而，这些工具大多基于公开数据训练，对于企业内部的私域数据和特定需求，其适应性仍有局限。因此，如何将这些工具与企业自身的私域数据相结合，构建起企业独特的 AI 编码能力，是每个企业都需要面对的挑战。
代码大模型，通常指的是一类利用深度学习技术，特别是在自然语言处理领域，训练而成的大型语言模型。这些模型通过在海量代码数据上进行预训练，学习了通用的代码知识，并且通过模型微调等技术结合高质量代码数据，进一步学习代码的模式和结构，从而能够理解、生成和优化代码。在日常编码中，代码大模型可以通过分析上下文和学习代码模式，提供智能的代码自动补全建议，从而提高开发效率。
》》代码大模型通常具备如下特点与能力：
1.参数规模：代码大模型通常拥有大量的参数，结合代码补全场景对于延时的高要求，一般情况下代码大模型的模型大小都在为 3～10B 这个规模之间
2.多语言支持：这些模型能够支持多种编程语言，从而满足不同开发团队的需求
3.上下文理解：代码大模型能够理解代码的上下文环境，提供更加精确的代码建议
4.多样化的补全场景：支持各类补全场景，比如行内补全、行补全、块补全等
5.FIM 中间补全：模型能够根据当前代码上下文，提供中间插入点的补全建议
6.项目工程理解能力：通过分析项目结构和代码库，模型能够更好地理解项目工程结构，提供更合适的代码建议
私域数据，指的是企业内部独有的数据，包括私有框架、公用代码组件、内部编码规范、内部接口定义和说明以及内部业务逻辑等。
代码私域数据对于企业来说是一种宝贵的资产，它不仅包含了企业的业务逻辑和技术细节，还反映了企业的技术演进和知识积累。
》》私域数据的重要性体现在几个方面：
1.业务逻辑的体现：
私域数据中的代码直接关联企业的业务流程和逻辑，这些代码是企业业务运行的核心。通过私域数据，企业能够确保 AI 编码工具生成的代码与企业的业务需求紧密对接，提高代码的实用性和效率。
2.技术积累的沉淀：
随着时间的推移，企业在开发过程中积累了大量的技术和经验。这些经验和技术往往以代码的形式存储在私域数据中，对于新项目的开展和新技术的探索具有指导意义。
3.代码质量和风格的统一：
私域数据中包含了企业内部对于代码质量和编码风格的要求。通过整合这些数据， AI 编码工具可以学习并遵循企业内部的编码规范，保持代码的一致性和可维护性。
4.安全性和合规性：
企业内部的代码往往涉及敏感信息和商业秘密。私域数据的管理和使用需要严格遵守安全和合规性要求，确保在使用AI编码工具时，不会泄露敏感数据。
5.提高代码复用率：
私域数据中的公用代码组件和框架可以被多个项目和团队复用，提高开发效率。AI 编码工具通过学习这些组件和框架，能够推荐或生成可复用的代码段，减少重复工作。
6.优化开发流程：
私域数据中包含了企业的开发流程和实践，如持续集成/持续部署（CI/CD）流程、代码审查标准等。AI编码工具可以根据这些流程优化建议，帮助企业进一步优化开发流程。
7.降低维护成本：
随着项目规模的扩大，代码维护成本也会增加。私域数据可以帮助 AI 编码工具更好地理解项目的架构和历史变更，从而减少维护成本和提高问题解决的效率。
8.促进知识共享：
私域数据是企业内部知识共享的载体。通过将这些数据整合到 AI 编码工具中，可以促进知识在团队间的传播，帮助新成员快速了解项目背景和代码基础。
综上所述，代码私域数据是企业构建 AI 编码能力不可或缺的一环。它不仅关系到代码的质量和效率，还涉及到企业的核心竞争力和未来发展。因此，企业需要重视私域数据的管理、保护和利用，以充分发挥其在 AI 编码中的价值。
构建大模型应用是一个典型的迭代过程，它要求我们从具体的应用场景出发，明确目标，然后逐步优化大模型应用系统的性能、质量和用户体验。企业引入大模型不仅是技术的升级，更是对现有工作流程的一次深刻变革。
在大模型应用落地过程中，我们通常会发现大模型的两个显著特点：不确定性和静态性。
不确定性指的是模型输出的不稳定性，即使对于相同的输入，模型也可能给出不同的答复。这种特性在某些日常业务中或许可以接受，但在处理企业内部的具体业务问题时，我们需要提高输出的稳定性。
静态性则是指模型一旦训练完成，就无法再补充新数据，这意味着模型可能无法了解企业内部的最新规定和代码规范。因此，如何让大模型掌握这些私域数据，成为了我们需要解决的关键问题。
为了应对这两个挑战，我们可以从两个关键的优化维度入手：行为优化和上下文优化。
行为优化关注模型的行为，旨在教会模型按照我们期望的方式行动，包括输出内容的格式、语气和偏好，以及生成固定格式的请求以调用其他服务，这个维度主要解决模型输出形式上的稳定性问题。
上下文优化则关注私域数据，目的是让模型了解它在训练中未曾见过的数据，比如内部代码、文档、规范和策略等，这个维度主要解决模型输出内容上的相关性问题。
在实际应用中，我们可以通过分析提示工程产出的提示词模板的特性来决定后续的优化策略。以下是两种优化方法 RAG 和模型微调 的建设方法和适用场景：
RAG 检索增加:结合企业知识库，输出解决方案
在一个智能制造客户的场景中，他们使用特殊的蓝牙协议进行业务操作，这部分协议的知识和代码是通用模型未曾接触过的。为了解决这一问题，我们可以将蓝牙协议的文档上传至企业知识库中。在技术问答中，当用户提出与蓝牙协议相关的问题时，系统可以先从知识库中检索关键知识，然后再利用这些信息辅助模型生成解决方案和代码。这种方法有效地将模型不知道的知识整合进来，增强了模型对特定领域知识的理解和应用能力。
RAG 的优势在于：
它能够动态地从知识库中检索最新的信息，为模型提供所需的上下文数据，从而生成更加准确和相关的回答。这种方法特别适合于那些需要模型不断学习和适应新知识的领域
模型微调：结合企业代码库，强化代码补全
在一个金融客户的场景中，所有服务都必须遵循统一的接口规范，包括请求协议、鉴权流程、数据结构等。客户希望代码模型在补全代码时，能够自动遵循这些接口规范。为了实现这一目标，可以通过微调的方式，使用大量的接口构造和请求代码对模型进行训练，使模型学会并遵循客户的接口协议，从而生成符合规范的代码。
微调的优势在于：
它能够调整模型的行为，使其更加适应特定的业务需求和规范。微调后的模型在生成代码时能够更加稳定地输出符合特定接口规范的代码，提高了代码的可用性和一致性。
提示工程、 RAG 和微调各自有不同的优势和适用场景。提示工程适合于快速优化模型的行为和知识，但受限于模型的窗口大小；RAG 擅长于补充模型的上下文与知识，但不直接改变模型的行为；微调则能够改变模型的行为，使其更好地适应特定的业务场景，但不适合用于补充变化的知识。
综上所述，优化大模型应用需要综合考虑行为优化和上下文优化两个维度，根据实际情况灵活运用提示工程、 RAG 和微调等方法，以实现最佳的性能和用户体验。
AI 编码技术正助力企业在数字化转型中提升开发效率和代码质量。建设的关键在于将代码大模型与私域数据有效结合，找到适合企业业务的优化路径。 文章来源：腾讯云AI代码助手
本文作者: 来源:
CIO之家 www.ciozj.com 微信公众号:imciow