使用simpleaichat构建高效代码助手的技术实践-优快云博客

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使用simpleaichat构建高效代码助手的技术实践

simpleaichat Python package for easily interfacing with chat apps, with robust features and minimal code complexity. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/si/simpleaichat

引言

在当今快速发展的编程领域，开发者们经常需要借助AI工具来辅助代码编写。传统方式使用ChatGPT网页界面存在响应速度慢、输出内容冗余等问题。本文将介绍如何利用simpleaichat项目构建一个高效的代码生成助手，通过系统提示工程和流式处理显著提升代码生成效率。

环境准备

首先需要安装simpleaichat库并配置API密钥：

!pip install -q simpleaichat
from simpleaichat import AIChat
from getpass import getpass

api_key = getpass("OpenAI Key: ")

基础代码生成

我们从一个简单的回文检测函数开始，观察标准生成方式：

params = {"temperature": 0.0}  # 确保结果可复现
model = "gpt-3.5-turbo"

ai = AIChat(api_key=api_key, console=False, params=params, model=model)

response = ai("Write an is_palindrome() function in Python.")
print(response)

典型输出会包含函数实现、注释和详细解释，耗时约2.5秒，使用511个token。

代码优化

我们可以要求AI对代码进行优化：

response = ai("Make it more efficient.")
print(response)

优化版本采用双指针法，减少了比较次数，但总耗时增加到约6秒。

效率优化策略

标准输出存在三个主要问题：

代码前的对话引导内容
文档字符串和代码注释
冗长的代码解释

这些冗余内容增加了延迟和成本。我们可以通过提示工程来优化。

系统提示优化

创建优化的系统提示：

system_optimized = """Write a Python function based on the user input.

You must obey ALL the following rules:
- Only respond with the Python function.
- Never put in-line comments or docstrings in your code."""

ai_2 = AIChat(api_key=api_key, system=system_optimized, model=model, params=params)

使用优化后的提示生成代码：

response = ai_2("is_palindrome")
print(response)

优化后的版本仅耗时1秒，使用190个token，效率提升显著。

自动化代码生成函数

我们可以封装一个自动化函数来处理任意输入：

from uuid import uuid4
import re

ai_func = AIChat(api_key=api_key, console=False)
def gen_code(query):
    id = uuid4()
    ai_func.new_session(api_key=api_key, id=id, system=system_optimized, params=params, model=model)
    _ = ai_func(query, id=id)
    response_optimized = ai_func("Make it more efficient.", id=id)
    ai_func.delete_session(id=id)
    return response_optimized

使用示例：

code = gen_code("is_palindrome")
print(code)

code = gen_code("reverse string")
print(code)

code = gen_code("pretty print dict")
print(code)

code = gen_code("load and flip image horizontally")
print(code)

code = gen_code("multiprocess hash")
print(code)

单次API调用优化

为了进一步减少API调用次数，可以使用结构化输出提示：

system_structured = """Generate Python code based on user input, then provide an optimized version.

Respond in this exact JSON format:
{
    "original": "original code here",
    "optimized": "optimized code here"
}"""

ai_structured = AIChat(api_key=api_key, system=system_structured, model=model, params=params)
response = ai_structured("is_palindrome")
print(response)

这种方法只需一次API调用就能获得原始和优化两个版本的代码。

性能对比

| 方法 | 耗时(秒) | Token使用量 | API调用次数 | |------|---------|------------|------------| | 标准方式 | ~6 | 511 | 2 | | 优化提示 | ~3 | 190 | 2 | | 结构化输出 | ~2 | 300 | 1 |