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1周前

#BestBlogs 私域知识工程实战：如何让 AI 一次性写出高质量代码？ | 阿里云开发者文章提出通过构建私域知识工程体系，让 AI 深度理解业务和代码规范，从而解决 AI 编程的“80 分困境”，实现高质量代码的一次性生成。摘要：文章深入探讨了 AI 编程中普遍存在的“80 分困境”，即 AI 能完成大部分基础代码，但因缺乏项目特有的业务规则、代码规范等私域知识，导致生成的代码难以直接使用，开发者需投入大量时间进行“调教”。作者将 AI 比作技术强但缺乏业务经验的新员工，并提出了一套“私域知识工程”的三板斧解决方案：首先，通过“代码解构与业务分析师 Prompt”对 AI 进行“入职培训”，建立包含架构、数据模型、业务规则和开发规范的私域知识库；其次，结合“开发专家 Prompt”和私域知识库进行智能编程，使 AI 能一次性生成符合项目规范的代码；最后，通过“文档自动维护专家 Prompt”实现私域知识的自动增量更新，形成自我进化的知识生态。文章通过对比改造前后数据，展示了私域知识工程在提升代码质量和开发效率方面的显著效果，并提供了可直接使用的 Prompt 模板。主要内容: 1. AI 编程的“80 分困境”根源在于信息不对称而非模型智能不足 -- AI 因缺乏项目特有的业务背景、代码规范和架构知识，导致生成的代码虽基础功能完善，但难以完全符合实际项目要求，需耗费大量时间进行二次修改和“调教”。 2. 构建“私域知识工程”是解决 AI 编程信息不对称的关键策略 -- 通过为 AI 建立包含项目架构、业务规则、数据模型和开发规范的专属知识库，并实现其自动维护，让 AI 像“老员工”一样理解项目上下文，从而提升代码生成质量。 3. “私域知识工程”显著提升 AI 代码生成质量和开发效率 -- 实践证明，该方法能使 AI 一次性输出高质量、符合项目规范的代码，将开发者的角色从“调教大师”转变为“甩手掌柜”，并带来知识沉淀、新人培养等额外价值。文章链接：

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3个月前

#BestBlogs RAG 技巧与底层代码剖析 | 阿里云开发者使用 Python 基础库从零实现 RAG 内核，深入剖析文本分块、语义搜索及上下文增强技巧。摘要：本文旨在通过手写代码的方式帮助读者深入理解 RAG 的工作原理，避免过度依赖现有框架。文章首先展示了使用 Python 基础库实现简易 RAG 系统的过程，包括数据导入、固定长度文本分块、Embedding 创建和基于余弦相似度的语义搜索，并提供了代码示例。接着，详细介绍了基于语义的文本分块方法，对比了其与传统方法的优势，并阐述了百分位法、标准差法、四分位距法等切分点判定策略，同样给出了基于语义分块的代码实现。最后，文章引入并实现了“上下文增强检索”技巧，即在检索到最相关文本块的同时包含其前后相邻块，以提供更丰富的上下文信息给语言模型，从而提升回答质量。通过代码实践，文章有效地揭示了 RAG 的核心逻辑和关键优化方向。主要内容: 1. 手写 RAG 核心模块有助于深入理解其工作原理。 -- 通过仅使用 Python 基础库和常用科学计算库实现 RAG 流程，能更清晰地掌握从数据处理到响应生成的底层逻辑。 2. 语义分块比固定长度分块更能捕获完整语义单元。 -- 基于句子间语义相似度进行智能切分，能有效避免语义割裂，提高检索到的上下文质量和相关性。 3. 上下文增强检索能为 LLM 提供更全面的信息。 -- 在检索结果中包含相关文本块的邻近内容，能丰富大模型获得的背景知识，减少因信息不完整导致的回答偏差。文章链接：

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