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  • 著有《自己动手设计物联网》
  • 著有《全栈应用开发:精益实践》
  • 著有《前端架构:从基础到微前端》
  • 合译有《物联网实战指南》、《Arduino编程:实现梦想的工具和技术》 等书
  • 审阅有《Expert Angular》、《Smart IoT》等书

作为一个知名的 markdown 专家,撰写了超过 1000 篇的博客。在技术社区有各式的称号:知乎编程、程序员话题优秀答主、阿里云 MVP、CSDN 博客专家等

Creation

作为一个开到填不完的知名开源挖坑选手,我经常在 IDE、编译器和图形引擎相关的领域游荡。

Imagine

作为一个不间断地绘画的设计学徒,我将数据可视化与信息技术相结合来展示数据,将 UI 与前端相结合来创建更好的用户体验,将设计引入技术来创建价值。

编程 - 写作 - 设计

一个文艺控。喜欢读书,喜欢纸的质感,喜欢用笔铭刻记忆和思想。

一个设计控。喜欢自行设计小东西,相比理论而言更喜欢动手实践。

一个程序员。热爱分享、创建与开源,努力去改变自己,改变世界。

预生成上下文:重构 RAG 的关键工程能力,构建企业级 AI 编程底座

在上一篇文章《AI 友好架构:平台工程赋能 AI 自动编程》,我们提及了 DevOps 平台应该大量的预先生成项目、模板、上下文等信息。在这一篇文章中,

预上下文生成:提升生成式 AI 代码生成效率的关键

生成式人工智能(Generative AI),特别是大型语言模型(LLMs),在自动化和辅助代码生成任务方面展现出巨大潜力。然而,其固有的逐字符(token-by-token)生成机制,在处理大规模、复杂的代码库和文档时,若每次都需从头处理上下文,则面临效率低下的挑战。本报告旨在深入剖析这一问题,并重点探讨预上下文生成作为核心工程化手段,如何显著提升代码生成的效率和质量。我们将详细分析在生成过程中实时处理上下文的局限性,阐述通过预先生成和结构化必要上下文信息,并结合高效检索机制(如检索增强生成 RAG 及其高级形态),从而优化代码生成流程的解决方案。报告还将讨论上下文缓存、模型架构优化、知识蒸馏等补充技术如何与预上下文策略协同作用。此外,本报告将结合 DeepWiki、Context7 及 DeepWiki-Open 等案例,分析实际系统中预上下文生成与利用的架构考量与实现策略,最终为构建以预上下文为基础的高性能 AI 代码生成系统提出综合建议。核心观点认为,未来的发展方向在于从依赖即时上下文处理的生成模型,转向集成了智能化的上下文预生成、管理和高效检索能力的工程化、情境感知系统,从而实现显著的效率提升。

AI 友好架构:DevOps 平台 & 平台工程赋能 AI 自动编程

上下文感知一直是 AI 辅助编程的核心要素之一。在模型不再是瓶颈的 2025 年里,如何获得当前任务所需要的必要上下文信息,将是 AI 助手能否成功的关键。

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