当然了，理论上这种使用RAG也是可以实现的，但是我不太确定这种情况，RAG能做到什么地步，实际上RAG的上限不在于基座大模型本身，它的上限在于开发者的上层RAG的构建和组织能力。我们后面会使用最新版 langchain 0.3 版本的方式实现一遍，对比一下二者的效果。
有兴趣的读者点个关注不要错过哦。
微调方案分析
1. 通过“无监督”微调（仅用代码）
这种方法的微调dataset格式是：
[{"text": "code"},{"text": "code"}]
优点：
简单直接：这种方式不需要为每段代码提供额外的描述或上下文，直接将代码作为输入进行文字填空训练，能让模型从大量代码中提取出模式。
能够处理大量代码：如果项目代码量非常庞大，可以直接将代码片段作为训练样本，不需要人工标注功能描述。
减少标注工作量：不需要为每个代码片段编写功能描述，适合大规模代码的学习。
缺点：
缺乏上下文理解：模型会学习到代码的语法和某些模式，但不一定能够理解每段代码的业务逻辑或功能，尤其是对于复杂的、跨多个模块或包的逻辑，模型的表现可能不如期望。
难以捕捉复杂功能：如果代码背后的业务逻辑比较复杂，仅仅通过代码的形式，模型难以推测出其真正的目的或应用场景。
2. 通过“有监督指令微调”（代码+功能描述）
这种方法的微调dataset格式是：
[{"instruction": "code 功能描述","output": "code"},{"instruction": "code 功能描述","output": "code"},]
优点：
明确的上下文：通过明确的功能描述，模型能够学到每段代码背后的目的和作用，能够更加精确地理解和生成代码。
提高模型理解度：通过描述功能，模型能将代码与实际的业务需求联系起来，从而生成更加符合预期的代码。
适用于复杂业务：对于复杂的业务系统，功能描述能够帮助模型更好地捕捉跨模块的逻辑关系。
缺点：
人工标注工作量大：需要为每段代码编写详细的功能描述，增加了数据准备的复杂性和时间成本。
数据量可能有限：如果没有足够的功能描述样本，训练效果可能会受到限制。
3. 综合考虑：两种方式结合使用
在我们的场景中，最理想的方式其实将两者结合使用，结合能想到的所有方案的优点，通常能“堆出”一个好的系统，这也是大模型model的设计精髓。具体做法如下：
基础微调：首先使用无监督的方式，通过大量的代码片段来让模型学习项目中常见的模块结构，业务属性、业务逻辑和常见函数。这样模型能够从广泛的代码片段中提取基础的业务知识。
增强微调：接着通过有监督的方式对模型进行进一步微调，将每段代码与其功能描述配对。这样可以帮助模型更好地理解每段代码的上下文和具体功能，从而提升模型的准确性和可解释性，特别是在需要模型生成或理解复杂代码时。
无监督训练dataset构建
这节，我们先来尝试构建无监督训练的 dataset，也就是从某个代码项目的根目录下找到所有的项目代码文件比如 .java 或者 .py 的文件，然后进行text split。
这里我计划使用Langchain提供的便捷的语义分割器： RecursiveCharacterTextSplitter。基于这个工具我们可以定义出多样的代码切割工具，比如下面是我定义的 Java 代码的 split class ：
from langchain_text_splitters import RecursiveCharacterTextSplitter, Languageclass JavaCodeTextSplitter(RecursiveCharacterTextSplitter):def __init__(self, **kwargs: Any) -> None:separators = self.get_separators_for_language(Language.JAVA)super().__init__(separators=separators, **kwargs)
拿Java来说，基本上它文件最上面的 package 导入就能提供模块与模块或者class 和class之间的隐性关联。即使这样简单地拆分，在无监督训练应该也是能学习到很多东西的，下面是完整的构建无监督训练dataset的代码
from typing import Any, Listimport osimport jsonfrom langchain_text_splitters import RecursiveCharacterTextSplitter, Languagefrom langchain_text_splitters.python import PythonCodeTextSplitterclass JavaCodeTextSplitter(RecursiveCharacterTextSplitter):def __init__(self, **kwargs: Any) -> None:separators = self.get_separators_for_language(Language.JAVA)super().__init__(separators=separators, **kwargs)def save_docs(docs: List[str], path: str = './ca_pre_train_data.json') -> None:"""将文档对象保存到 JSON 文件"""with open(path, 'a', encoding="utf-8") as f:for doc in docs:json.dump({"text": doc}, f, ensure_ascii=False)f.write(',\n')class PreTrainDataBuilder:def __init__(self,root_path: str = '../data',file_extension: str = '.py') -> None:self.root_path = root_pathself.file_extension = file_extensionself.files = self._get_all_files()def _get_all_files(self) -> List[str]:"""递归获取指定目录下的所有文件"""return [os.path.join(dir_path, filename)for dir_path, _, filenames in os.walk(self.root_path)for filename in filenames if filename.endswith(self.file_extension)]def _code_to_docs(self, file_path: str) -> List[str]:"""将代码文件转换为文档对象列表"""with open(file_path, 'r', encoding='utf-8') as f:text = f.read()splitter = (PythonCodeTextSplitter(chunk_size=1024, chunk_overlap=100)if self.file_extension == '.py' elseJavaCodeTextSplitter(chunk_size=1024, chunk_overlap=100))return splitter.split_text(text)def run(self,output_path: str = './ca_pre_train_data.json') -> None:"""处理所有文件并保存提取的文档"""for file_path in self.files:docs = self._code_to_docs(file_path)save_docs(docs, path=output_path)if __name__ == "__main__":builder = PreTrainDataBuilder(file_extension='.java')builder.run()
请从 xxxx package中获取相关问题的信息