编程助手-1-融合RAG技术

结合RAG（Retrieval-Augmented Generation）技术开发编程助手时，代码知识的抽取和结构提取是关键步骤。以下是分阶段的实现方案：

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1. 代码知识抽取

目标：从代码库中提取语义信息（如函数、类、API用法、文档等），构建可检索的知识库。

实现方法：

• 代码解析与静态分析：

  • 抽象语法树（AST）：使用解析工具（如Python的ast模块、Tree-sitter）提取代码结构，遍历AST识别函数、类、变量等实体。
  • 文档字符串（Docstrings）：提取函数/类的注释，用NLP模型（如BERT）生成语义嵌入。
  • API调用提取：分析代码中的库导入和函数调用（如pandas.read_csv()）。

• 自然语言处理（NLP）：

  • 命名实体识别（NER）：识别代码中的技术术语（如库名、框架）。
  • 代码注释与文档分析：将注释与对应代码片段关联，构建文本-代码映射。