CodeBuddy的RAG知识库尝试-优快云博客

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背景

腾讯云代码助手（Tencent Cloud CodeBuddy，简称CodeBuddy）是腾讯云自主研发的AI编程助手工具，基于腾讯混元和DeepSeek双轮模型驱动，为开发者提供从代码补全、技术问答到项目生成的全方位编程辅助功能。

核心功能解析

智能编码辅助
- 代码补全：支持行/块/跨文件补全，能智能感知当前编码环境，预测后续代码并给出合理建议。例如，在编写Python循环语句时，输入for i in range(后，可自动补全后续内容。
- 注释生成代码：根据注释自动生成代码实现。例如，输入“创建一个简单的Todo应用，带有添加、删除、标记完成功能”，CodeBuddy能生成包含前后端代码的完整应用。
- 项目理解：通过@Codebase功能解析百万行级项目结构，标注模块依赖关系，助力快速接手遗留代码。
高级开发功能
- Craft智能体：支持复杂需求拆解与多文件协同编码。例如，输入“开发一个音乐APP”，可秒级生成包含播放器页面、个人中心等关联页面和文件的代码框架。
- 代码评审：自动检测代码中的潜在问题（如SQL注入、硬编码密钥），提供重构建议，并支持生成规范的commit message。
- 单元测试生成：根据函数、方法及业务逻辑，自动生成支持Jest、Mocha等框架的测试代码，提高测试覆盖率和有效性。
兼容性与扩展性
- 多IDE支持：兼容VS Code、JetBrains全家桶（如IntelliJ IDEA、PyCharm）、Visual Studio等主流开发工具。
- 语言支持：覆盖Java、Python、Go、C/C++、JavaScript/TypeScript等200+种编程语言及框架。
- MCP协议生态：支持Model Context Protocol（MCP），可对接Git、CI/CD流水线等外部服务，实现自动化测试、安全扫描等复杂任务。
用户体验优化
- Chat模式：支持技术问答、代码解释（如/explain指令）、问题修复（如/fix指令）等功能，回答质量高且能基于项目上下文提供针对性建议。
- 快捷指令：内置/tests生成测试、/optimize优化代码等指令，提升交互效率。

RAG技术：破解AI编码的三大核心痛点

知识时效性困境
- 问题：传统大语言模型（LLM）的预训练数据存在滞后性，无法覆盖最新技术动态（如新框架发布、API变更）或企业内部私有知识（如代码规范、历史Bug修复方案）。
- RAG解决方案：通过实时检索最新技术文档、Git仓库、Confluence等内部知识库，为代码生成提供“热更新”知识源。例如，当开发者询问“Vue3最新响应式语法”，RAG可定向检索官方文档并生成示例代码。
上下文理解局限
- 问题：LLM对代码库的全局理解依赖提示词（Prompt）设计，难以捕捉跨文件依赖关系（如工具函数调用链）。
- RAG解决方案：通过向量数据库索引项目代码，实现语义级检索。例如，在修改支付模块时，RAG可自动关联历史提交中的风控逻辑代码，避免重复造轮子。
幻觉与安全性风险
- 问题：LLM可能生成不符合企业规范的代码（如未授权的第三方库调用）。
- RAG解决方案：结合代码审查规则库，对生成结果进行实时校验。例如，在金融项目中，RAG可拦截使用不安全加密算法的代码片段，并替换为符合等保2.0标准的实现。

实践

我们使用一个基于SpringBoot的工程，有如下几个关键类class代码，但单元测试方式testGetAiResponse是不通过的，如下Java代码：

public interface AiService {
/**
* Retrieves an AI-generated response for the given prompt.
* @param prompt the input text to send to the AI service
* @return ResponseEntity containing the AI response with HTTP status
*/
ResponseEntity<String> getAiResponse(String prompt);
}

@Service
public class TaskMcpCallServerServices implements AiService {
    private final ChatClient chatClient;

    /**
     * Constructs a new TaskMcpCallServerServices instance.
     * @param aiClientBuilder the ChatClient builder used to create the chat client
     */
    public TaskMcpCallServerServices(ChatClient.Builder aiClientBuilder) {
        this.chatClient = aiClientBuilder.build();
    }

    @Override
    /**
     * Gets AI response for the given prompt by calling the MCP server.
     * @param prompt the input prompt to send to the AI
     * @return ResponseEntity containing the AI response
     */
    public ResponseEntity<String> getAiResponse(String prompt) {
        String response = this.chatClient
                .prompt(prompt)
                .call()
                .content();
        return ResponseEntity.ok(response);
    }
}

单元测试

@ExtendWith(MockitoExtension.class)
class TaskMcpCallServerServicesTest {

    @Mock
    private ChatClient.Builder chatClientBuilder;

    @Mock
    private ChatClient chatClient;

    @InjectMocks
    private TaskMcpCallServerServices taskMcpCallServerServices;
    
    @Test
    void testGetAiResponse() {
        // Given
        String testPrompt = "test prompt";
        String expectedResponse = "test response";
        
        when(chatClientBuilder.build()).thenReturn(chatClient);

        // When
        ResponseEntity<String> actualResponse = taskMcpCallServerServices.getAiResponse(testPrompt);

        // Then
        assertEquals(expectedResponse, actualResponse.getBody());
    }

由于Spring AI近期更新频繁，LLM中本身知识是滞后的，所以我们以这个场景为例，我们简单整理Spring AI的文档为word格式，上传知识库中。

新建一个MSpringAIDoc的知识库

文档内容截图

问题解决

基于私有知识库辅助，代码更容易按我们预期进行修改。修改完后的代码diff, 源代码在这儿

总结

腾讯云代码助手CodeBuddy是一款功能全面、技术领先的AI编程工具，尤其适合以下用户：

个人开发者：提升编码效率，快速验证技术方案。
中小团队：降低开发成本，标准化代码质量。

RAG——AI编程工具的“认知外脑”

对于CodeBuddy而言，RAG技术不仅是功能增强模块，更是连接AI模型与真实研发场景的“语义桥梁”。它让AI编码助手从“通用问题回答器”进化为“企业级代码生成平台”，在知识更新、上下文理解、安全合规等维度实现质的飞跃。这一技术选择，既源于腾讯云在大数据、AI模型、安全领域的技术积淀，也契合了企业级客户对研发效能提升的深层需求。