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CodeArts 盘古助手代码生成案例 - 通用逻辑生成 一些常见的算法，比如正则表达式、时间处理函数等算法，具有业务逻辑简单，但是研发人员编写较为复杂的特性（往往是因为复杂的编码规则，需要人员查阅对应的资料）。 生成正则表达式/字符串处理函数 此案例函数逻辑清晰，但是正则的编写
可以直接选择菜单“CodeArts 盘古助手>Code Comment”完成步骤1、步骤2。 CodeArts 盘古助手将对代码进行注释，通过文字描述帮助开发人员理解代码。 单击可以对修改后的代码和原始代码进行差异比较。 图2 CodeArts 盘古助手代码差异比较视图
可以直接选择菜单“CodeArts 盘古助手>Code Explain”完成步骤1、步骤2。 CodeArts 盘古助手将对代码进行解释，通过文字描述帮助开发人员理解代码。针对本次选中的代码，CodeArts 盘古助手给出提示没有包含“bubbleSort”方法。 图1 CodeArts
填写“知识库名称”，选择“关联项目”和“标签”，填写“描述”信息，单击确认，创建知识库。 如图1所示，创建成功后会在页面上生成一张卡片，每个卡片上都有一个全局唯一的序列号，用于识别该知识库，创建者默认为知识库owner。 图1 知识库创建成功后所展示的卡片信息 更新RAG知识库 如图2所示，单击知识库卡片右上角的编辑按钮对知识库进行更新。
盘古助手研发知识问答模型部署前，对模型进行内容合规自评，覆盖涉政、违法、诈骗、宗教、低俗暴力、社会负面、敏感信息等问题及角色扮演、反面诱导等12种对抗攻击方式的测评，识别模型生成内容的合规风险，持续强化模型合规训练。 模型运行安全性 通过流控策略进行单用户限流和总并发限流，同时对推理请求的上下文窗口大小进行限制，防止模型资源被滥用。
使用RAG知识库 RAG知识库是将租户上传的数据进行切片、模型向量化处理、索引过滤然后入库形成的知识集合。在CodeArts 盘古助手插件进行“代码续写”和“研发知识问答”场景下，可以增强其准确性。 图1 RAG知识库整体架构 知识库：知识的集合，按照实际使用维度进行划分，通常基
约束与限制 本节介绍了CodeArts盘古助手中的限制，如表1所示 表1 使用限制说明 指标类型 指标项 限制说明 IDE版本 版本要求 目前适配的主流IDE类型及版本要求包括： IntelliJ IDEA版本要求2021.3及以上。 PyCharm版本要求2021.3及以上。 VS
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