基于 Ollama 与 TypeScript 实现本地私有化代码助手

概述

基于大模型的能力可以理解文本或代码的上下文，然后根据代码上下文实现代码注释、代码补全等功能，从而构建一个代码助手。

本文实现了一个简单的 VS Code 代码助手插件，通过该插件可以对代码进行补全。后台大模型服务是在本地 CPU 机器上搭建的，通过 Ollama 实现通过接口来访问大模型。

插件功能设计

插件实现的功能很简单：在 VS Code 中选择一段代码，然后发起一个命令（后续可优化为快捷键），根据代码上下文对代码进行补全。

设计考虑

设计分为两个层面：前端和后端服务。这个插件是一个简单的可用 Demo，包含两个端：一个前端，一个基于大模型的后端服务。 流程：前端 -> Ollama -> 大模型

环境准备

1. 安装 Ollama：访问官网下载并安装 Ollama，启动服务。
2. 拉取模型：使用命令行拉取模型，例如 ollama pull llama3.2。
3. 开发环境：确保已安装 Node.js 和 TypeScript 环境。
4. VS Code 扩展开发：安装 Yeoman Generator for VS Code 等工具。

前端开发

通过 TypeScript 开发 VS Code 插件。目前前端实现的功能非常简单：选择一段代码，然后发起 ask Ollama 的命令，此时就会把代码片段放到提示词模板中发送给后台大模型服务。并等待后台大模型的返回，然后使用返回的代码覆盖现有代码。

前端要实现的步骤和逻辑如下：

1. 获取当前选择的代码片段；
2. 根据获取到的代码片段，构建提示词请求；
3. 发送补全代码的提示词请求；
4. 获取大模型的返回代码；
5. 覆盖现有代码。

根据目前实现的功能，还可以对功能进行继续扩展，比如实现：可以撤销返回的代码，获取光标所在的代码片段补全光标所在代码，基于代码实现智能聊天功能，等等。

代码实现

插件入口文件

import * as vscode from 'vscode';
import axios from 'axios';

export function activate(context: vscode.ExtensionContext) {
   let disposable = vscode.commands.registerCommand('extension.askOllama', async () => {
       const editor = vscode.window.activeTextEditor;
       if (!editor) {
           vscode.window.();
           ;
      }

        selection = editor.;
        selectedText = editor..(selection);

        (!selectedText) {
           vscode..();
           ;
      }

        {
            result =  (selectedText);
           .(, result);
           
           vscode..();
           editor.( {
               editBuilder.(selection, result);
          });
       }  (: ) {
           vscode..();
       }
   });

   context..(disposable);
}

  () {}


  (): <> {
    url = ; 
    payload = {
       : , 
       : [
          {
               : ,
               :  
          }
      ],
       : 
  };

    {
       
        response =  axios.(url, payload);

       
        completion = response...;
         
       
        (!completion) {
             ();
      }

        completion;
   }  (error) {
       .(, error);
         ();
   }
}