我毕设被安排了一个用 LLM 对着文档生成代码的选题，但是我之前是纯后端，对机器学习也好 LLM 也好这方面完全不熟悉。做毕设的地方是高级保密搞硬件的，那个文档感觉 context 专业性比较强不大好理解，而且代码库体量巨大整个项目上千万行（给我开权限的模块应该会小很多，但是也很大了）现在看了看论文也看了看各种论坛，还是没想好这个到底应该自己搭一个 LLM agent 解决，还是用 cursor/copilot 改造下？ 主要问题是，如果我自己搭个 agent,在没什么优化知识基础的情况下，做出来的东西效果很差的概率是不是很高？如果要去补这方面的话时间成本和门槛如何？以及我看 copilot/cursor 好像更多倾向于非复杂 context 环境下的即时代码生成，是不是不太适用我这个需要对代码全局有些了解的应用场合呀？而且是不是还有数据安全的问题？现在好迷茫.. 提前感谢大家回复！
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iyaozhen 5 天前
还是用 cursor/copilot 改造下 这两个都不开源，你怎么改造？
你的需求没说清楚，你是根据需求 从 0 到 1 生成通用的软件，比如一个 todo 管理 app 或页面 还是需要在你说的这个已有的保密项目上迭代，比如新需求是增加一个按钮，能自动写代码把按钮加上 |
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kurikawarin OP @iyaozhen 就这个保密项目每次要做点什么更新之前都会有个文档，一般不是什么大改动（但是他那个描述比较有门槛 直接喂给 LLM 应该理解不了），根据这个文档生成一个 commit 这个规模的代码。
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paopjian 5 天前
拿 continue 代码改改, ollama 启动服务不得了, 这毕设就出来了
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kurikawarin OP @paopjian 谢谢 我去看看！
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kurikawarin OP 谢谢大家.. 再问下 RAG 我自己对着论文实现起来难度很高吗，还是我自己搞不出来最好去找一些现成的
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Volekingsg 4 天前
@kurikawarin #6 如果是本科毕设 RAG 不用参考啥论文，就找现成的检索模型召回再 Prompt 搞一下估计就差不多了
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