动手学大模型应用全栈开发
智能编程助手
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项目背景
随着软件开发和人工智能技术的发展，开发者们面临着日益复杂的编程挑战。传统的编程辅助工具往往只能提供基础的代码补全、错误提示等功能，而难以理解开发者的整体意图或是上下文。
为了应对这一挑战，我们计划利用最新的自然语言处理（NLP）技术，特别是大语言模型，来开发一款能够显著提升程序员工作效率的智能编程助手。
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产品功能
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智能代码生成： 根据用户请求，生成能满足用户需求的代码。
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多语言支持：支持主流编程语言，如 Python、C++、Java等。
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代码理解和补全：通过分析现有代码结构，自动补全代码片段或建议可能的代码实现。
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智能文档生成：根据代码自动生成文档，包括函数注释、模块说明等。
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代码优化建议：识别低效或冗余的代码，并提出改进方案。
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应用价值
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提高开发效率：减少重复工作和手动调试的时间，使开发者能更专注于业务逻辑和创新点。
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降低学习成本：对于新手开发者来说，可以更快地掌握新语言和技术栈。
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增强代码质量：通过自动化测试和代码审查，确保代码遵循最佳实践。
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技术方案
方案架构图
本项目基于 源2B大模型 的编程能力来解决用户的问题。
具体来说，项目主要包含一个Streamlit开发的客户端，以及一个部署好浪潮源大模型的服务端。
客户端接收到用户请求后，首先进行交互历史拼接，然后输入到服务端的浪潮源大模型，得到模型输出结果后，返回给客户端，用于回复用户的问题。
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远期规划
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迭代计划
| 功能 | 描述 | 完成时间 |
|---|---|---|
| 智能文档生成 | 根据代码自动生成文档，包括函数注释、模块说明等。 | x月x日 |
| 代码优化建议 | 识别低效或冗余的代码，并提出改进方案。 | x月x日 |
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商业&市场思考
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免费试用+订阅制：提供有限功能的免费版吸引用户尝试，对于高级功能采用按月/年的订阅模式。
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企业版定制服务：针对大型企业客户提供定制化解决方案，包括私有部署选项以及专门的技术支持。
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插件市场：允许第三方开发者创建插件，形成生态系统，从中抽取一定比例的佣金。
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市场推广策略
- 社区建设：在 GitHub 和 Stack Overflow 等开发者社区积极互动，建立品牌知名度。
- 合作伙伴关系：与教育机构、开源项目合作，提供免费的教育资源和支持。
- 营销活动：组织线上研讨会、编程比赛等活动，吸引潜在用户的兴趣。
- 口碑传播：鼓励现有用户推荐新用户，通过推荐奖励机制增加用户基数。
- 社交媒体：利用 Twitter、LinkedIn 等社交平台分享成功案例和技术文章，吸引更多关注。 Demo搭建！
第一步：文件下载
git lfs install
git clone https://www.modelscope.cn/datasets/Datawhale/AICamp_yuan_baseline.git
第二步：环境安装
点击终端，然后输入如下命令，回车运行！
pip install streamlit==1.24.0
第三步：启动Demo
点击终端，然后输入如下命令，回车运行！
streamlit run AICamp_yuan_baseline/Task\ 1：零基础玩转源大模型/web_demo_2b.py --server.address 127.0.0.1 --server.port 6006
对话体验！
整体跑下来10分钟左右，跟着教程来没什么难度，可以作为初学者的体验课程。
