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众多周至,大模型非常依赖上下文,要让大模型生成比较好的代码,必须准确地给大模型传递上下文信息和指令。
痛点
目前大模型主要以自然语言进行交互,通过自然语言交互的好处是降低大模型的使用门槛,但是由于语言的不精确性和发散性,同样一个功能,不同的人描述,大模型生成的结果不一样。
那如何解决呢?
基于面向对象的思想,软件编程本质上是对对象的操作。因此,在对对象操作室,大模型必须显示知道对象的情况,因此,整个提示主要分为两部分:
例如:对用户进行crud。
整体思路就是这样,具体在不同的语言,不同的场景,需要根据场景定义其他约束。比如依赖什么,技术栈是什么,什么语言等等。
总结,本文核心在于将对象的描述通过精确的语言来描述,提升大模型在生成代码的鲁棒性。事实上,对于对象的操作,也可以定义一套简单的约束,这样可以保证大模型生成代码的质量。
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