RAG+Prompt，AI编程从需求到代码

在软件开发过程中，准确理解和拆解业务需求是至关重要的。这要求开发人员不仅具备技术专长，还需要对业务领域有深入的理解。然而，面对复杂多变的业务需求，仅凭人工往往难以做到高效且准确的拆解。为此，腾讯云 AI 代码助手引入了检索增强型生成模型（RAG）与大型语言模型（LLM）的结合，旨在通过智能辅助提升业务需求的理解与拆解效率。本文将深入探讨这一创新方案，展示其在实际软件开发中的应用效果。

一：RAG 知识库与 LLM 模型的结合

在理解业务需求时，RAG 知识库会首先检索相关的历史案例、文档和领域知识，然后基于这些信息进行生成。这种结合使得 RAG 知识库在理解复杂业务需求时更加准确和高效。在腾讯云 AI 代码助手中，编程对话模型会基于 RAG 知识库检索到的信息，进一步进行逻辑推理和拆解，从而更深入地理解业务需求。

RAG 与 LLM 的结合形成了互补效应。RAG 知识库提供了丰富的外部知识库和检索能力，而 LLM 模型则具有强大的文本理解和逻辑推理能力。两者结合后，共同提升了业务需求的理解深度，为开发人员提供了更加准确和高效的辅助。

二、业务需求理解与拆解流程

使用腾讯云 AI 代码助手进行业务需求理解与拆解的具体流程如下：

• 输入业务需求：开发人员将业务需求文本输入到腾讯云 AI 代码助手侧边对话栏中。
• RAG 知识库检索：腾讯云 AI 代码助手对话栏中使用 #加载关联 RAG 知识库检索相关的历史案例代码、文档和领域知识。
• LLM 模型推理：基于 RAG 知识库检索到的信息，LLM 模型进行逻辑推理和拆解，生成初步的需求拆解结果。
• 结构化输出：腾讯云 AI 代码助手将需求拆解结果以结构化的形式输出，如需求点列表、功能模块划分等。

在这个过程中，RAG 知识库发挥了关键作用，它检索到的相关信息为 LLM 模型的推理提供了有力的支持。而 LLM 模型则基于这些信息进行了深入的逻辑推理和拆解，最终生成了准确的需求拆解结果。

三、实际应用案例

以下是一个具体的应用案例，展示了腾讯云 AI 代码助手在软件项目中的实际应用效果。

案例详情展示

1. 当前知识库是一个智能家居 Diy 工程包：

1. 现在我们使用这个工程包知识库，拆解一个通过蓝牙控制智能灯泡的场景，Prompt 如下：

1. 在一步骤中已经获得主要模块的功能描述以及复杂度评估，现在我们进一步拆解相对复杂的模块，将其进一步细化到实现框架和 demo 代码粒度，Prompt 如下：

示例代码：

1. 针对给出的示例代码，进一步沟通腾讯云 AI 代码助手，进行实现代码细化和逻辑优化，Prompt 如下：

示例代码：

在这个智能家居控制智能灯泡的功能实现案例中，腾讯云 AI 代码助手发挥了至关重要的作用，以下是其在实现过程中涉及的一些具体技术细节：

与 RAG 知识库的交互

1. 知识检索与融合

-腾讯云 AI 代码助手首先从智能家居 RAG 知识库中检索与蓝牙控制智能灯泡相关的知识片段，然后，它将这些碎片化的知识进行融合，构建出一个完整的知识图谱，用于描述蓝牙控制智能灯泡的整体业务逻辑。

2. 语义理解增强

- RAG 知识库中的语义标注信息有助于腾讯云 AI 代码助手更好地理解业务需求中的关键概念。例如，对于“扫描”这个需求描述，知识库中有关于蓝牙扫描功能的实现方式、实现代码等相关语义解释。腾讯云 AI 代码助手利用这些标注，准确地将自然语言描述转换为对应的逻辑需求代码。

LLM 模型能力的应用

1. 代码框架生成

- 基于 LLM 模型对蓝牙通信和智能设备控制相关编程知识的掌握，它会根据融合后的知识图谱生成初步的代码框架。对于蓝牙控制智能灯泡的功能，这个框架可能包括蓝牙模块的初始化代码（设置蓝牙设备名称、扫描模式等）、与智能灯泡建立连接的函数定义以及控制指令发送和接收的基本结构。

- 在生成代码框架时，LLM 模型会考虑到不同编程语言的特性和最佳实践。例如，在Python语言中，利用其简洁的语法和丰富的蓝牙库（如`flutter`），生成符合 Python 编码规范的代码结构，包括类的定义、函数的参数设置等。

功能模块拆解中的技术实现

1. 蓝牙连接模块

- 腾讯云 AI 代码助手精确地拆解出蓝牙连接模块中的各个子功能。在设备搜索阶段，它利用蓝牙广播机制，确定合适的扫描参数（如扫描窗口大小、扫描间隔等），以确保能够快速发现智能灯泡设备。

2. 控制指令模块

- 在拆解控制指令模块时，腾讯云 AI 代码助手详细定义了不同场景的优化措施，如限制扫描时间、优化扫描频率、错误处理、状态管理等场景。