阿里巴巴-黎槟华-通义灵码-基于代码大模型的智能编码助手

通义灵码编码助手技术解析

讲师简介

黎槟华，阿里巴巴通义实验室算法专家，北京大学毕业，研究领域包括预训练、代码大模型、结构化问答等。在学术会议上发表论文20+篇，相关研究成果在通义灵码、通义晓蜜等产品中落地应用。担任通义实验室通义灵码技术负责人。

通义代码大模型

文本与代码对比

• 代码特点：代码是解决问题的步骤，本质是思维链（COT）；代码通过调用类库解决子问题，包含大量利用外部知识的过程；代码文件具有数据内聚性，同一文件的函数语法一致，解决同一类问题。

代码大模型发展路线

• 核心需求：代码大模型需要具备理解代码逻辑、生成代码、解释代码等能力。
• 通义灵码模型能力构成：
  • 万亿级开源代码/积累代码增强代码理解能力
  • 海量技术文档、教程、书籍构筑自然语言和代码生成桥梁
  • 基于通义千问大模型基座增强自然语言能力

通义灵码代码大模型

• 模型层：基于通义千问基座，结合文本和代码，打造通义灵码大模型，沉淀海量代码、API文档、技术书籍等11类专业高质量数据。
• 效果：在HumanEval效果超过所有同规模模型。

智能代码生成

代码生成能力

• 行级补全：根据上下文补全当前行代码逻辑缺失部分。
• 多粒度生成：支持行、逻辑块、函数、类等多个补全粒度。
• 多步推理续写：参考上下文风格和逻辑，自动补全风格一致、逻辑合理的代码。
• 跨文件感知：感知整个项目信息，确保代码补全符合名称、类型等信息，避免代码幻觉问题。

智能研发问答

痛点分析

• 写代码：一边写代码一边搜索引擎查找细节代码实现。
• 读代码：刚接手新代码/模块时逻辑不了解，注释缺失。
• 测代码：每实现一个函数都要花费大量时间写单元测试。

智能研发问答功能

• 代码解释：用户选定函数，自动生成解释内容，支持简单/详细、中文/英文解释。
• 代码领域问答：解答代码相关问题。
• 单元测试生成：开发者准备函数，模型自动生成单元测试类，支持不同测试框架。

未来展望

• 基于NL2SQL打造ChatBI：端到端生成可执行SQL，支持复杂场景，企业数据安全隔离，支持自定义同义词、检索召回等增强。
• 基于NL2Script打造Excel助手：将自然语言转换为脚本代码，完成Excel操作（公式、透视图、图表）。
• 基于NL2DSL打造低代码应用助手：将自然语言转换为低代码描述语言，完成表单应用搭建。