让AI给你写代码（10.1）：按接口编程的思想，统一利用内部和外部的接口，逐步扩展和提升AI编程能力

zhyuli

已于 2024-09-10 16:26:10 修改

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分类专栏： AI python AI编程文章标签：人工智能 AI编程大数据

于 2024-09-03 17:36:02 首次发布

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/zhyuli/article/details/139738179

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先总结一下AI编程小助手已具备的能力，目前AI小助手已经可以利用本地知识库和在线大模型（我们用的是qwen）生成可测试，可执行代码的能力（具体流程参考从让AI给你写代码（9.1）），并具备一定的知识库扩展能力（让AI给你写代码（9.3）：一点改进，支持扩展本地知识库）
支持用户逐步丰富代码及相关描述。

但目前面临的问题有两方面：
1）提示驱动（prompt）只能利用外部库（例如akshare），还不具备利用本地资源的能力，而外部库只能解决获得金融市场各种数据的能力，但数据再加工，快速读取，形成中间数据集就需要本地代码解决，如果每次都靠语言驱动重新生成本地代码，无论是代码稳定性，代码资产的复用性都不好，效率都很低，因此我们需要进一步发展promt利用本地/外部资源的能力。

2）更进一步，代码功能复杂化导致prompt也变得复杂，会带来稳定性，准确性和可执行性一系列问题，最终可能会使得AI编程效率低到还不如传统的硬编码，必须发展出一种方法，克服或者至少缓解这个问题，使得AI助手可以逐步形按较为简单的prompt成生成复杂代码的能力，使得编码用户能够更加聚焦于功能本身开发，而不是复杂繁琐的调试。

解决思路可以参照接口化编程的思想，具体如下：我们已经知道如果把中文提示（prompt）看成是一种中文编码方式，那么在线大模型（LLM）就充当了中文编码解释器的作用，把中文需求转换为标准代码，更进一步，利用提示工程驱动LLM的方法基于代码生成一个标准化接口（interface）和一个调用该接口的标准化需求prompt，保存到本地知识库，并把该标准化接口对应的代码，保存到代码库；那么下次利用中文提示开发时，就可以在提示中直接引用该接口完成指定的工作，LLM生成代码后，可以通过import方式直接调用该接口执行，然后可以再次驱动LLM基于新代码生成一个标准化接口（interface）和一个调用该接口的标准化需求prompt，以此类推，就可以逐步集成生成代码，利用接口访问，综合调用本地和外部资源，完成执行一些复杂功能，并且调用方便，具备“一句话”匹配本地知识库调用相关接口的能力。

升级后的小助手总体架构如下：
在这里插入图片描述

升级后的小助手分为两类主要功能：

蓝色部分——prompt匹配本地接口库，调用匹配到的接口方法，驱动对应代码库中的接口方法代码执行获得结果
红色部分——prompt驱动大模型生成新的接口方法的代码和调用提示的过程，具体如下，prompt中描述需要干的工作并完成该工作需要调用接口方法名，输入值和输出值，然后驱动LLM输出代码，并执行，然后再利用LLM驱动分析新的代码，获得接口函数（方法）名，代码功能说明，入参和返回值（出参），然后利用上述要素生成简单接口描述；再有人工判断是否要存储接口函数及描述，如果需要还可以修改接口描述，然后分别把的代码存储到接口库中，并把接口描述存储到本地接口库中。

下面，我们先通过一个例子来看看工作流程和功能
基础配置：
1）本地库用的向量持久化工具： ES 7.9
2）本地库匹配使用的embedding：抱脸虫HuggingFaceEmbeddings的paraphrase-multilingual-MiniLM-L12-v2
3）LLM 还是选qwen-max
以上和之前一致
4）本地接口知识库： es_repository-interface
初始配置了4个接口方法的描述
在这里插入图片描述

1- akshare库的stock_zh_a_spot_em接口，获取全市场行情
2- akshare库的stock_zh_a_hist接口，获取历史行情
3- 本地pythonRepository库的getReportDataLocal接口，获得指定日期的全市场报业绩报表数据（本地）
4- 本币pythonRepository库的CalAnnualRatio接口，根据指定日期和增长率，换算成年增长率
备注： 3是把akshare的报表下载库函数包装后，进行下载并指定调用打开方法（报表包含季报），4是把季报数据进行年化处理

本地代码库： pythonRepository目录：

其中fetch_stock_financial_reports.py对应的getReportDataLocal接口代码（3）
calculate_annual_growth_rate.py对应的是CalAnnualRatio接口（4）
下面我们逐步利用以上资产，让AI小助手为我们编写更加复杂功能的代码
任务简介
第一步：获取沪深300指数的成份股列表，并返回这些股票的代码

【用户-提出需求】：
请输入您的问题：获得沪深300成份股列表,生成getHS300List(),无入参，按akshare库的index_stock_cons(symbol="000300")接口获得沪深300成份股生成df_hs300_list，其中列名重新定为[‘股票代码‘、‘股票简称’、‘纳入日期’]，打印并返回df_hs300_list['股票代码']

【AI-判断是否和本地库匹配，不匹配】
raw_code:: 与上下文无关。

【AI-提交给LLM生成代码】
根据您的要求，以下是使用akshare库获取沪深300成份股列表，并按照指定方式处理数据的Python代码示例：

```python
import akshare as ak

def getHS300List():
    # 使用akshare的index_stock_cons接口获取沪深300成份股数据
    df_hs300 = ak.index_stock_cons(symbol="000300")
    
    # 重命名列名
    df_hs300.columns = ['股票代码', '股票简称', '纳入日期']
    
    # 打印df_hs300的股票代码列
    print(df_hs300['股票代码'])
    
    # 返回股票代码列
    return df_hs300['股票代码']

# 调用函数
getHS300List()

这段代码首先导入了`akshare`库，并定义了一个函数`getHS300List`来获取沪深300指数的成份股列表。通过调用`ak.index_stock_cons(symbol="000300")`接口获取数据，然后重命名DataFrame的列名，并打印及返回股票代码列。

【AI-执行代码，并返回结果】
开始执行...
0      600415
1      300418
2      600161
3      688082
4      688009
        ...  
295    000425
296    000157
297    000063
298    000001
299    000002
Name: 股票代码, Length: 300, dtype: object
执行成功: None
result:: {
   'exec_res': None, 'code': '\nimport akshare as ak\n\ndef getHS300List():\n    # 使用akshare的index_stock_cons接口获取沪深300成份股数据\n    df_hs300 = ak.index_stock_cons(symbol="000300")\n    \n    # 重命名列名\n    df_hs300.columns = [\'股票代码\', \'股票简称\', \'纳入日期\']\n    \n    # 打印df_hs300的股票代码列\n    print(df_hs300[\'股票代码\'])\n    \n    # 返回股票代码列\n    return df_hs300[\'股票代码\']\n\n# 调用函数\ngetHS300List()\n', 'exec_succ': True}

【AI-询问是否将接口代码保存的到代码库（接口仓库），用户回复  yes】
是否需要将接口函数保存到接口仓库？(y/n): y

【AI-需求入库】
开始存需求库
prompt:: 
        请根据
import akshare as ak

def getHS300List():
    # 使用akshare的index_stock_cons接口获取沪深300成份股数据
    df_hs300 = ak.index_stock_cons(symbol="000300")
    
    # 重命名列名
    df_hs300.columns = ['股票代码', '股票简称', '纳入日期']
    
    # 打印df_hs300的股票代码列
    print(df_hs300['股票代码'])
    
    # 返回股票代码列
    return df_hs300['股票代码']

# 调用函数
getHS300List()
所示代码起一个合适英语文件名
file_name:: fetch_HS300_constituents.py

文件保存成功
m_name:: fetch_HS300_constituents
保存接口函数成功

【AI-分析代码形成接口描述建议】
module_name:: pythonRepository.fetch_HS300_constituents
导入接口函数成功
raw_doc:: ```
主要功能: 获取沪深300指数的成份股列表，并返回这些股票的代码。

函数名: getHS300List

入参: 无

返回值: 返回一个包含沪深300指数所有成份股股票代码的Series对象。

code_desc（接口方法提示建议）:: 获取沪深300指数的成份股列表，并返回这些股票的代码。可以使用pythonRepository库的getHS300List接口，入参无，返回值是返回一个包含沪深300指数所有成份股股票代码的Series对象。使用python编码，打印返回值，代码格式为```python...```

【AI-询问是否要讲接口描述插入接口知识库 -   用户回复 yes】
是否需要将接口需求插入知识库？(y/n): y
{
   'name': 'node-1', 'cluster_name': 'elasticsearch', 'cluster_uuid': 'F6X7HlMMS-eYJlzY8Tg3Mw', 'version': {
   'number'