基于开源大模型与私有知识库的 Code Review 实践方案。针对代码安全合规及人工评审效率低的问题，通过私有化部署开源大模型（如 ChatGLM2、Llama2），结合向量数据库构建内部知识库，实现代码变更的自动化审查。系统基于 Gitlab CI 集成，支持自定义飞书文档知识库，利用文本向量化与相似度搜索增强上下文理解。实现了评论精准定位至变更行，确保数据不出内网且无调用次数限制。方案包含模型选型、知识库设计、Prompt 指令优化及 Diff 解析逻辑，旨在提升研发代码质量与评审效率。
💡 想法源于在一次 Code Review 时，向 Claude 询问哪种写法代码更优雅得来。当时就想能不能让 AI 帮我们辅助做 Code Review？
信息安全合规问题：公司内代码直接调 ChatGPT / Claude 会有安全/合规问题，为了使用 ChatGPT / Claude 需要对代码脱敏，只提供抽象逻辑，这往往更花时间。
三星引入 ChatGPT 不到 20 天，被曝发生 3 次芯片机密泄露。
低质量代码耗费时间：达人业务每天至少 10~20 个 MR 需要 CR，虽然提交时 MR 经过单测 + Lint 过滤了一些低级错误，但还有些问题（代码合理性、经验、MR 相关业务逻辑等）需要花费大量时间，最后可以先经过自动化 CR，再进行人工 CR，可大大提升 CR 效率！
团队 Code Review 规范缺少执行：大部分团队的 Code Review 停留在文档纸面上，成员之间口口相传，并没有一个工具根据规范来严格执行。
一句话介绍就是：基于开源大模型 + 知识库的 Code Review 实践，类似一个代码评审助手（CR Copilot）。
符合公司安全规范，所有代码数据不出内网，所有推理过程均在内网完成。
🌈 开箱即用：基于 Gitlab CI，仅 10 几行配置完成接入，即可对 MR 进行 CR。
🔒 数据安全：基于开源大模型做私有化部署，隔离外网访问，确保代码 CR 过程仅在内网环境下完成。
♾ 无调用次数限制：部署在内部平台，只有 GPU 租用成本。
📚 自定义知识库：CR 助手基于提供的飞书文档进行学习，将匹配部分作为上下文，结合代码变更进行 CR，这将大大提升 CR 的准确度，也更符合团队自身的 CR 规范。
🎯 评论到变更行：CR 助手将结果评论到变更代码行上，通过 Gitlab CI 通知，更及时获取 CR 助手给出的评论。
| 名词 | 释义 |
|---|---|
| CR / Code Review | 越来越多的企业都要求研发团队在代码的开发过程中要进行 CodeReview（简称 CR），在保障代码质量的同时，促进团队成员之间的交流，提高代码水平。 |
| llm / 大规模语言模型 | 大规模语言模型 (Large Language Models,LLMs) 是自然语言处理中使用大量文本数据训练的神经网络模型，可以生成高质量的文本并理解语言。如 GPT、BERT 等。 |
| AIGC | 利用 NLP、NLG、计算机视觉、语音技术等生成文字、图像、视频等内容。全称是人工智能生成/创作内容（Artificial Intelligence Generated Content）；是继 UGC，PGC 后，利用人工智能技术，自动生成内容的生产方式；AIGC 底层技术的发展，驱动围绕不同内容类型（模态）和垂直领域的应用加速涌现。 |
| LLaMA | Meta（Facebook）的大型多模态语言模型。 |
| ChatGLM | ChatGLM 是一个开源的、支持中英双语的对话语言模型，底座是 GLM 语言模型。 |
| Baichuan | Baichuan 2 是百川智能推出的新一代开源大语言模型，采用 2.6 万亿 Tokens 的高质量语料训练。 |
| Prompt | 一段文本或语句，用于指导机器学习模型生成特定类型、主题或格式的输出。在自然语言处理领域中，Prompt 通常由一个问题或任务描述组成，例如'给我写一篇有关人工智能的文章'、'翻译这个英文句子到法语'等等。 |
| langchain | LangChain 是一个开源 Python 库，由 Harrison Chase 开发，旨在支持使用大型语言模型（LLM）和外部资源（如数据源或语言处理系统）开发应用程序。它提供了标准的接口，与其他工具集成，并为常见应用程序提供端到端链。 |
| embedding | 将任意文本映射到固定维度的向量空间中，相似语义的文本，其向量在空间中的位置会比较接近。在 LLM 应用中常用于相似性的文本搜索。 |
| 向量数据库 (Vector stores) | 存储向量表示的数据库，用于相似性搜索。如 Milvus、Pinecone 等。 |
| Similarity Search | 在向量数据库中搜索离查询向量最近的向量，用于检索相似项。 |
| 知识库 | 存储结构化知识的数据库，LLM 可以利用这些知识增强自己的理解能力。 |
| In-context Learning | In-Context Learning 是机器学习领域的一个概念，指不调整模型自身参数，而是在 Prompt 上下文中包含特定问题相关的信息，就可以赋予模型解决新问题能力的一种方式。 |
| Finetune / 微调 | 在预训练模型基础上使用特定数据集进行微调，提升模型在某任务上的性能。 |
完成一次 CR 流程，需要用到如下技术模块：
CR Copilot 功能的核心在于大语言模型基座，基于不同大模型基座生成的 CR 质量也不尽相同。对于 CR 这个场景，我们需要选型的模型满足以下几个条件：
FlagEval 8 月大模型评测榜单。
模型后面的
-{n}b指n*10亿参数量，比如 13b 就是 130 亿参数，个人试用下来参数量的多少并不能决定效果怎样，根据实际情况来判断。
起初在众多大模型中选择『Llama2-Chinese-13b-Chat』和『chatglm2-6b』、『Baichuan2-13B-Chat』，通过一段时间模型赛马 🐎，主观上感觉 Llama2 会更适用于 CR 场景，而 ChatGLM2 更像是文科生，对代码评审没有太多建设性建议，但在中文 AIGC 上会比较有优势！
两个模型执行过程中的记录。
因大模型合规问题，CR Copilot 会默认使用 ChatGLM2-6B，如有使用 Llama2 模型需求需要向 Meta 申请，通过后可使用。
Llama 2 要求企业的月活用户数不超过 7 亿。
目前支持的模型可选，仅供参考的评分如下：
大模型基座只包含互联网上的公开数据，对公司内部的框架知识和使用文档并不了解。
举个例子 🌰：公司内有个框架叫 Lynx，让大模型从内部文档中知道『什么是 Lynx？』、『怎么写 Lynx？ 』
一图胜千言。
这里的『强化模式』会使用向量数据库，并将匹配的知识库片段和问题『什么是 Lynx？』生成 Prompt，发送到 LLM 执行。
有了知识库后，怎样将我们『搜索的问题/代码』在『知识库』中找到『相关度最高的内容』？
答案是通过三个过程：
文本相似度匹配流程图，图源 Langchain-Chatchat。
不同于传统数据库的模糊搜索/匹配关键字，我们需要进行语义/特征匹配。
例如：你搜索『猫』，只能得到带 『猫』 关键字匹配的结果，没办法得到 『布偶』、『蓝白』 等结果，传统数据库认为『布偶』是『布偶』、『猫』是『猫』。要实现关联语义搜索，是通过人工打特征标签，这个过程也被称为特征工程（Feature Engineering）。
如何才能将文本自动化的方式来提取这些特征？这就要通过 Vector Embedding 向量化实现，目前社区通过 OpenAI 提供的 text-embedding-ada-002 模型生成，这会引起两个问题：
数据安全问题：需要调用 OpenAI 的 API 才能做向量化。
收费：大概 3000 页/美元。
我们使用了国产文本相似度计算模型 bge-large-zh，并私有化部署公司内网，一次 embedding 向量化耗时基本在毫秒级。
提前将官方文档进行 Vector Embeddings，然后存储在向量数据库里，我们这里选择的向量数据库是 Qdrant，主要考虑到是用 Rust 写的，存储和查询也许会快一些！这里引用一个向量数据库选型的几个维度选择：
| 向量数据库 | URL | GitHub Star | Language | Cloud |
|---|---|---|---|---|
| chroma | https://github.com/chroma-core/chroma | 8.5K | Python | ❌ |
| milvus | https://github.com/milvus-io/milvus | 22.8K | Go/Python/C++ | ✅ |
| pinecone | https://www.pinecone.io/ | ❌ | ❌ | ✅ |
| qdrant | https://github.com/qdrant/qdrant | 12.7K | Rust | ✅ |
| typesense | https://github.com/typesense/typesense | 14.4K | C++ | ❌ |
| weaviate | https://github.com/weaviate/weaviate | 7.4K | Go | ✅ |
数据截止到 2023 年 9 月 10 号
原理是通过比较向量之间的距离来判断它们的相似度。
那么有了『query 问题的向量』和『数据库里录入的知识库向量』后，这可以直接使用向量数据库提供的 Similarity Search 方式匹配相关内容。
CR Copilot 知识库分为『内置官方文档知识库』、『自定义知识库』，query 输入是先用完整代码截取前半段 + LLM 生成 summary 总结，然后和知识库做相似上下文，匹配流程如下：
截取完整代码前半段作为 query 输入，是因为大部分语言前半段都声明了 modules、packages，通过这种方式提高知识库相似匹配度。
避免大家将官方文档重复录入、embedding，CR Copilot 内置了官方文档，目录包含：
| 内容 | 数据源 |
|---|---|
| React 官方文档 | https://react.dev/learn |
| TypeScript 官方文档 | https://www.typescriptlang.org/docs/ |
| Rspack 官方文档 | https://www.rspack.dev/zh/guide/introduction.html |
| Garfish | https://github.com/web-infra-dev/garfish |
| 公司内 Go / Python / Rust 等编程规范 | … |
并通过一个简单的 CURD 来管理内置知识库。
飞书文档没有格式要求，能看懂正确代码是怎样就行。
这里直接使用 LangChain 提供的 LarkSuite 文档加载类，对有权限的飞书文档进行获取，使用 CharacterTextSplitter / RecursiveCharacterTextSplitter 将文本分割成固定长度的块（chunks），方法有两个主要参数：
chunk_size: 控制每个块的长度。例如设置为 1024，则每个块包含 1024 个字符。chunk_overlap: 控制相邻两个块之间的重叠长度。例如设置为 128，则每个块会与相邻块重叠 128 个字符。
因为大模型有足够多的数据，我们想让大模型按要求执行就需要用到『Prompt 提示词』。
（图源 Stephen Wolfram）
让 LLM 通过文件代码分析当前代码涉及的知识点，用于后续知识库相似度匹配：
prefix = "user: " if model == "chatglm2" else "<s>Human: "
suffix = "assistant(用中文): let's think step by step." if model == "chatglm2" else "\n</s><s>Assistant(用中文): let's think step by step."
return f"""{prefix}根据这段 {language} 代码，列出关于这段 {language} 代码用到的工具库、模块包。 {language} 代码: ```{language} {source_code} ```请注意： - 知识列表中的每一项都不要有类似或者重复的内容 - 列出的内容要和代码密切相关 - 最少列出 3 个，最多不要超过 6 个 - 知识列表中的每一项要具体 - 列出列表，不要对工具库、模块做解释 - 输出中文 {suffix}"""
其中：
language：当前文件的代码语言（TypeScript、Python、Rust、Golang 等）source_code：是当前变更文件的完整代码如果使用的模型（如 LLaMA 2）对中文 Prompt 支持较差，需要在设计 Prompt 时采用『输入英文』『输出中文』的方式，即：
# llama2
f"""Human: please briefly review the {language}code changes by learning the provided context to do a brief code review feedback and suggestions. if any bug risk and improvement suggestion are welcome(no more than six) <context> {context} </context> <code_changes> {diff_code} </code_changes>\n</s><s>Assistant: """
# chatglm2
f"""user: 【指令】请根据所提供的上下文信息来简要审查{language} 变更代码，进行简短的代码审查和建议，变更代码有任何 bug 缺陷和改进建议请指出（不超过 6 条）。 【已知信息】：{context} 【变更代码】：{diff_code} assistant: """
其中：
language：当前文件的代码语言（TypeScript、Python、Rust、Golang 等）context：根据知识库返回的上下文信息diff_code：是变更的代码（不使用完整代码主要是考虑 LLM max_tokens 最大限制）为了能计算出变更代码行，写了一个函数，通过解析 diff 来输出变更的行数：
import re
def parse_diff(input):
if not input:
return []
if not isinstance(input, str) or re.match(r"^\s+$", input):
return []
lines = input.split("\n")
if not lines:
return []
result = []
current_file = None
current_chunk = None
deleted_line_counter = 0
added_line_counter = 0
current_file_changes = None
def normal(line):
nonlocal deleted_line_counter, added_line_counter
current_chunk["changes"].append({
"type": "normal",
"normal": True,
"ln1": deleted_line_counter,
"ln2": added_line_counter,
"content": line
})
deleted_line_counter += 1
added_line_counter += 1
current_file_changes["old_lines"] -= 1
current_file_changes["new_lines"] -= 1
def start():
current_file, result
current_file = {
: [],
: ,
:
}
result.append(current_file)
():
(number) number
():
current_file, current_chunk, deleted_line_counter, added_line_counter, current_file_changes
current_file:
start(line)
old_start, old_num_lines, new_start, new_num_lines = .group(), .group(), .group(
), .group()
deleted_line_counter = (old_start)
added_line_counter = (new_start)
current_chunk = {
: line,
: [],
: (old_start),
: to_num_of_lines(old_num_lines),
: (new_start),
: to_num_of_lines(new_num_lines),
}
current_file_changes = {
: to_num_of_lines(old_num_lines),
: to_num_of_lines(new_num_lines),
}
current_file[].append(current_chunk)
():
deleted_line_counter
current_chunk:
current_chunk[].append({
: ,
: ,
: deleted_line_counter,
: line
})
deleted_line_counter +=
current_file[] +=
current_file_changes[] -=
():
added_line_counter
current_chunk:
current_chunk[].append({
: ,
: ,
: added_line_counter,
: line
})
added_line_counter +=
current_file[] +=
current_file_changes[] -=
():
current_chunk:
most_recent_change = current_chunk[][-]
current_chunk[].append({
: most_recent_change[],
most_recent_change[]: ,
: most_recent_change[],
: most_recent_change[],
: most_recent_change[],
: line
})
header_patterns = [
(re.(), chunk)
]
content_patterns = [
(re.(), eof),
(re.(), delete),
(re.(), add),
(re.(), normal)
]
():
current_file_changes
pattern, handler content_patterns:
= re.search(pattern, line)
:
handler(line)
current_file_changes[] == current_file_changes[] == :
current_file_changes =
():
pattern, handler header_patterns:
= re.search(pattern, line)
:
handler(line, )
():
current_file_changes:
parse_content_line(line)
:
parse_header_line(line)
line lines:
parse_line(line)
result
这里机器人账号调用 Gitlab API 进行的评论，会默认被 Resolved，这样可以避免 CR Copilot 评论过多造成每个评论要手动点下 Resolved。
一切皆概率：基于 LLM 的应用最大特点在于『输出不确定性』，在候选词中选概率最高的进行输出，即使像 1+1=? 这样看起来有确定性输出的，LLM 也是基于概率给出的！
开源 LLMs + 领域知识库 + 私有化部署是企业级应用的一种实践方式：
这里 LLMs 指多个大模型组合使用；大模型再强大也必须结合内部的知识库才能发挥作用；
私有化部署好处是打消各行各业对数据安全的担忧！
大模型在 Chat 聊天的产品形态更多是秀肌肉 💪，让各行各业能被触达到；最终的产品形态需要具体场景具体分析！
AI+ 刚刚开始：CR Copilot 只是达人 LLMs + 研发工程化其中一个应用场景，还有一些应用/工具等达人团队打磨好后再和大家一起分享！
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