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用AI解决开发痛点：打造智能数据库文档问答系统

开发痛点

在日常开发工作中，我经常遇到以下几个痛点：

1. 表名查询困难：当需要查询表数据时，由于不是自己设计的表，常常不知道表名是什么
2. 字段含义不明：不清楚字段的具体含义和枚举值的定义
3. 文档缺失：字段的comment没有及时维护，也没有技术文档可以追溯
4. 查找过程繁琐：只能打开项目代码查找枚举定义，过程繁杂冗余

我开始思考：能否借助AI的能力，将表定义和枚举定义提供给大模型(LLM)，让AI直接给出我们需要的答案？

解决方案分析

经过分析，我决定采取以下方案：

• 选择RAG而非训练：训练LLM成本太高，优先选择RAG方案（检索增强生成，即将大模型不知道的知识通过相似性检索获取，作为上下文传给LLM）
• 自动化知识库构建：手动整理知识库繁琐且耗费人力，可以用工具自动解析项目中的migration（SQL语句）、Go文件中定义的const、enum等

实现过程

1、设计小工具docgen

我设计了一个名为docgen的小工具来生成知识库文档，流程如下：

为提高生成的知识库质量，我做了以下处理：

1. 定义注释标签：使用//@ai xxxx（描述）