AI大模型技术提升研发效率_大模型提升开发效率

一、人工智能火爆

大约一年前，从chatgpt3.5发布开始，人工智能似乎在一夜之间爆火，既源于科技的巨大进步，也是人类探索未知的热情的体现。我们正站在一个科技革命的风口，而人工智能正是这场革命的中坚力量，塑造着我们未来的生活。随着计算能力的不断提升、数据的爆炸增长以及深度学习等技术的崛起，人工智能技术的爆发如同一颗被点燃的火花，以前所未有的速度渗透到了我们的方方面面。
今天主要介绍一下，如何借助AI大模型技术提升产品研发效率。

二、基于ChatGPT实现全栈高效开发

先问一下chatgpt3.5这个问题，答案如下图所示：

基于gpt生成的以上结果，本篇文章重点细化讲解一下AI大模型型技术助力问题搜索的精准度和连续性。

三、AI大模型助力实现经典问题电商系统中库存更新

最简单粗暴有效的方法，就是通过持续改进prompt喂给chatgpt，直到得到想要的结果，本节以chatgpt3.5（https://chat.openai.com）为例进行实战，也可以使用国产大模型，比如科大讯飞，通义千问，文言千帆，盘古大模型等，以下chatgpt3.5示例如下：

1. prompt： 用java实现电商系统中库存更新，需要用到缓存，保证高并发下的性能，同时避免高并发下查询时缓存数据不一致问题，请实现库存更新与库存查询功能。
   
2. 继续prompt: getProductStock方法要考虑高并发时对缓存系统的压力以及缓存获取不一致的问题
   
3. 继续prompt：具体代码实现一下，重构一下getProductStock
   
   如此通过连续的prompt提问chatgpt，chatgpt持续完善代码，不得不说，在一定程度上还是比较靠谱的，可以提升相当的效率。

四、AI大模型助力全栈研发

同样的方式，通过持续改进prompt喂给chatgpt，就可以带领您完成全栈研发，炒鸡提升学习和研发效率，如下：

1. prompt: 前后端分离实现用户信息的增删改查，用户信息包括姓名，性别，出生日期，身份证号等信息，后端代码基于springboot3，前端代码基于vue3，请生成前后端代码
   
   
   
   
   
2. prompt: 前后端代码需要支持国际化，请重新生成
   
   
   

五、AI大模型轻松实现不同程序语言切换

可以直接将一种语言的代码贴给chatgpt，并告诉它要转换成的开发语言，gpt会直接转换成对应的代码
示例如下： prompt: 请将如下python代码转化成java实现，代码如下:
def add_todo(username):
request = await quart.request.get_json(force=True)
if username not in _TODOS:
_TODOS[username] = []
_TODOS[username].append(request[“todo”])
return quart.Response(response=‘OK’, status=200)

六、AI完整代码生成插件

常用的开发工作VS-Code和IDEA插件对应的智能代码生成插件有CodeGeeX、CodeWhisperer、Github Copilot。其中，CodeGeeX和CodeWhisperer是完全免费的，Github Copilot是收费的，每月10美元，各插件的详细情况请大家各自搜索了解，本节以CodeWhisperer为例，简单介绍开发工具中AI代码生成插件。
CodeWhisperer是AWS开发，经过数十亿行代码的训练，可以根据您的评论和现有代码实时生成从代码片段到全函数的代码建议，据官方吹牛，开发人员工作效率的巨大飞跃速度提升57%。
使用时，需先安装插件，以idea为例，安装插件 AWS Tookit，如下图所示：

安装成功后，打开AWS Tookit视图，根据提示完成个人账户的创建和绑定（free & easy)， step by step ：

啥都不说了，上例子，以 /快速排序/为例，通过触发插件生成代码，连续三次，即可生成完整代码：
以mac为例，在idea中，新建类，输入注释内容，即文本内容 /快速排序/， 然后点击快捷键option+C，即出现如下图所示：

按Tab键，使用提示的代码，然后继续Option+C，插件给出新的代码提示，如下图：

重复以上操作，按Tab键，使用提示的代码，然后继续Option+C，插件给出新的代码提示，如下图：

再次重复以上操作，按Tab键，使用提示的代码，完成借助CodeWhisperer插件，使用自然语言，生成程序代码的全过程，如下图：

七、国产大模型百家争鸣

国产大模型也是百花齐放，千模大战，比如科大讯飞，通义千问，文言千帆，盘古大模型等，如下以文心千言https://chat.baidu.com/为例进行测试。

1. prompt: JAVA多线程环境如何实现倒计时功能，请示例：
   

2. prompt：示例要体现出时间倒计的效果，请调整代码，输出每一次倒计的值

八、总结

当今大模型技术突飞猛进的背景下，软件设计与研发效率的提升，可以综合开发工具+代码提示插件+大语言模型配合使用，效果最佳；熟练应用AI大模型，对于研发过程中的复杂问题，可以更加精准有效甚至完整的提示，从而提升研发交通；而更智能合适的代码生成提示，需要基于本公司大量的代码训练，可以有更加有效的支撑公司技术栈和开发规范下的高效的代码生成提示。

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