要点:
- 一个智能助手搞定软件开发全流程，从设计到运维统统交给 AI。
- DevOps-ChatBot 是一款专为软件开发全生命周期设计的 AI 助手，通过垂类知识库和知识图谱增强等技术，解决了通用大模型不可靠、信息不及时、领域任务不完善的问题。
- DevOps-ChatBot 具备智能调度核心和代码整库分析的功能，可以实现多智能体协同工作、仓库级代码理解和项目文件级代码编写生成。
站长之家(ChinaZ.com) 12月14日 消息:DevOps-ChatBot 是一款专为软件开发全生命周期而设计的 AI 助手，通过垂类知识库和知识图谱增强等技术，解决了通用大模型不可靠、信息不及时、领域任务不完善的问题。它具备智能调度核心和代码整库分析的功能，可以实现多智能体协同工作、仓库级代码理解和项目文件级代码编写生成。
在解决通用大模型缺陷方面，DevOps-ChatBot 通过 DevOps 垂类知识库、知识图谱增强和 SandBox 执行环境等技术，保障生成内容的准确性和及时性，并可以让用户交互修改代码编译执行，确保答案的可靠性。
同时，通过静态分析技术和 RAG 检索增强生成等技术，让大模型可以感知上下文，实现代码库级别的组件理解和仓库项目级的代码文件修改和生成。
完善的 Multi-Agent 调度设计和协同知识库、代码库、工具库、沙盒环境，让大模型可以实现 DevOps 领域复杂多步骤的任务。而通过 DevOps 领域专属的领域模型和评测数据构建支持私有化部署，可以保障数据的安全性和特定任务的高可用性。
DevOps-ChatBot 的整体架构包括 Multi Source Web Crawl、Data Process、Text Embedding Index、Vector Database & Graph Database、Multi-Agent Schedule Core、Prompt Control、SandBox、LLM 和 API Management 等功能模块。
其中，智能调度核心是项目的核心要素，通过简易配置即可构建所需交互智能体，实现多轮工具使用和多步骤执行。而代码整库分析模块则针对代码生成、修复和组件理解等任务，通过代码结构分析和代码检索生成的方式，让大模型可以感知代码上下文和代码库依赖结构，提升代码开发的效率和准确性。
文档分析增强模块通过知识库外挂和检索增强生成的方式，将与问题相关的数据从知识库中检索出来，作为额外知识输入到大模型中，保障结果的可靠性和实时性。