dragonchu / aiharmonize Goto Github PK

https://github.com/AIHarmonizeTeam/AIHarmonize/blob/9a9e65818f1cea107374349b0fbe716ec9d6925a/src/aiharmonize/manage.py#L127
目前架构师生成执行计划的函数是一个朴素的输出函数，接下来需要使用LLM，以修改后的函数功能点（user_decide）和之前上传的文件作为输入进行合成。

1. 结果需要是一系列明确的修改指令，（输入，输出，函数名称，函数描述，对该函数的修改操作）
2. 结果需要保存到知识库中

我们需要在README中展示原型图 @beautyfive @Dragonchu

https://github.com/AIHarmonizeTeam/AIHarmonize/blob/9a9e65818f1cea107374349b0fbe716ec9d6925a/src/aiharmonize/extractor/langchain.py#L34
@hsy-wwin

现在的输出过于复杂了，我觉得使用LLM，输入和输出都应该是简单自然语言，即使工具导致输出是非自然语言的文本格式，也可以交给AI再转化为自然语言。
但是自然语言不意味着非结构化，prompt的使用可以用来格式化、标准化LLM的输出。
功能点的输出可以定义为：
{项目名称}-{代码文件名}-{功能}
而{功能}应该定义为{这个函数的输入为{输入}，输出为{输出}，函数的作用{作用}}
{作用}字数应该限制在100字符内。

根据提示工程，完善架构师AI的prompt @zhaobinglei @hsy-wwin @beautyfive

https://github.com/AIHarmonizeTeam/AIHarmonize/blob/9a9e65818f1cea107374349b0fbe716ec9d6925a/src/aiharmonize/manage.py#L61
现在函数功能点的显示直接将输出的文件以字符串格式展示在Text框中，可以选择一个更好的组件进行展示。 @hsy-wwin

https://github.com/AIHarmonizeTeam/AIHarmonize/blob/9a9e65818f1cea107374349b0fbe716ec9d6925a/src/aiharmonize/log.py#L60
@hsy-wwin

LLM中的结果需要保存到共享知识库中，以供迭代中使用。
考虑到Demo，可以暂时存储在本地文件中，需要规划一下文件格式。

目前测试中将测试计算器实现硬编码为字符串，测试计算器实现
我们需要增加文件读取的功能，从配置文件中读取融合文件的位置加载到内存中，供程序使用 @hsy-wwin @Dragonchu

https://github.com/AIHarmonizeTeam/AIHarmonize/blob/9a9e65818f1cea107374349b0fbe716ec9d6925a/src/aiharmonize/harmonizeai/openai.py#L23

@hsy-wwin @zhaobinglei

这个issue #3 完成后，需要将内存中的文件进行向量化或其他操作，从而可以输入给LLM。
在issue #3 完成前，可以先使用fixture进行测试开发 @zhaobinglei