本文旨在介绍如何通过 AI 大模型生成指定需求的Python代码，并且保证数据安全的一种可行的方案。
一、技术架构设计
1. 核心组件
二、实现步骤
1. 数据准备与代码库索引
- 代码库分析
- 使用ast模块或静态分析工具（如Pyre）解析现有代码库，提取以下元数据：
# 示例：提取函数签名和注释
import ast
class CodeExtractor(ast.NodeVisitor):
def visit_FunctionDef(self, node):
signature = f"def {node.name}({', '.join(arg.arg for arg in node.args.args)})"
docstring = ast.get_docstring(node) or ""
comments = [comment.value for comment in node.body if isinstance(comment, ast.Expr)]
print(f"Signature: {signature}\\\\nDocstring: {docstring}\\\\nComments: {comments}")
self.generic_visit(node)
- 生成索引文件（如JSON格式），存储函数名、参数、注释、文档字符串等。
- 本地模型部署
下载开源LLM（如Llama-33B）或私有模型，部署到本地服务器：
# 示例：使用Llama.cpp部署本地模型
git clone <https://github.com/ggerganov/llama.cpp> cd llama.cpp make build -j
# 编译
./main -m models/llama-33B.Q4_K_M.gguf
- 或使用Riza的本地API密钥，避免代码上传到云端。
2. AI代码生成流程
- 用户输入解析
用户输入需求，例如：
# 需求：生成一个函数，统计字符串中指定字符的出现次数
def count_chars(s: str, char: str) -> int:
"""Count occurrences of `char` in `s`."""
- 调用模型生成代码
通过LangChain结合本地模型，输入函数签名和注释生成代码：
from langchain import LLMChain, PromptTemplate
from langchain.llms import LlamaCpp # 或Riza的ExecPython
# 初始化本地LLM
llm = LlamaCpp(model_path="models/llama-33B.Q4_K_M.gguf")
# 定义提示模板
prompt = PromptTemplate( input_variables=["signature", "docstring"],
template="""根据以下函数签名和注释生成Python代码：
Signature: {signature}
Docstring: {docstring} """
)
# 生成代码
chain = LLMChain(llm=llm, prompt=prompt)
code = chain.run(signature="def count_chars(s: str, char: str) -> int:", docstring="Count occurrences...")
- 沙箱执行与验证
使用Riza或Docker执行代码，并捕获输出：
from rizaio import ExecPython # 假设本地部署Riza
exec_tool = ExecPython(sandbox=True) # 启用沙箱隔离
result = exec_tool.invoke(code) print(result.output) # 输出执行结果
3. 安全与验证
- 静态检查
- 运行flake8和mypy验证代码格式和类型：
flake8 generated_code.py
mypy generated_code.py
2. 单元测试
- 自动生成测试用例并执行：
import pytest
def test_count_chars():
assert count_chars("strawberry", "r") == 2 # 根据知识库示例
assert count_chars("aaa", "a") == 3
3. 代码风格匹配
- 对比现有代码库的索引数据，确保生成代码与项目风格一致：
# 示例：检查函数命名是否符合驼峰式或下划线命名规范
if not re.match(r'^[a-z_]+