信息处理方法、编程系统及相关设备与流程

本申请涉及人工智能，尤其涉及一种信息处理方法、编程系统及相关设备。

背景技术：

1、在智能编程场景中，智能编程辅助工具旨在通过人工智能技术帮助开发者更快、更准确地编写代码，解决实际开发过程中遇到的各种问题。智能编程辅助工具可以提供行级/函数级实时续写、自然语言生成代码、单元测试生成、代码优化、注释生成、代码解释、异常报错排查等能力，助力开发者高效、流畅地编程，极大地提高了软件开发的效率和质量。

2、实际应用中，智能编程辅助工具通常会调用语言模型与用户进行问答交互。由于语言模型的上下文窗口(context windows)存在限制，语言模型能够处理的提示词信息的长度是有限的。当输入语言模型的提示词信息的长度较长，会导致首包响应时间显著增加，降低问答速度，降低智能编程辅助工具的使用体验。

技术实现思路

1、本申请实施例提供一种信息处理方法、编程系统及相关设备，用以减少首包响应时间，提高问答速度，有效提高语言模型输出的回复信息的准确性和相关性,提高智能编程辅助工具的使用体验。

2、本申请实施例提供一种信息处理方法，应用于智能编程辅助工具，该方法包括：在对话交互界面中接收用户在本轮对话交互输入的当前编程问题信息，当前编程问题信息用于描述待执行的当前编程任务的任务需求信息，任务需求信息中包括当前编程任务的任务描述信息。调用编程智能体对当前编程问题信息进行意图识别，得到意图识别结果，意图识别结果包括当前编程任务的任务类型；调用编程智能体从多个语言模型中选择与当前编程任务的任务类型匹配的目标语言模型；以及从多个提示词模板中选择与当前编程任务的任务类型匹配的目标提示词模板；调用编程智能体在当前软件项目中检索至少一个轮次的历史对话交互涉及到的至少一个代码文件；并以保留最新版本的代码文件为目标对至少一个代码文件进行去重处理，得到第一上下文信息；调用编程智能体根据目标提示词模板、当前编程任务的任务描述信息和第一上下文信息生成本轮对话交互对应的提示词信息；调用编程智能体将提示词信息输入目标语言模型，以使目标语言模型根据提示词信息执行当前编程任务；并根据当前编程任务的任务执行结果确定当前编程问题信息的回复信息；在对话交互界面中展示当前编程问题信息的回复信息。

3、本申请实施例还提供一种编程系统，包括：用户端和智能编程辅助工具；用户端，用于展示智能编程辅助工具的对话交互界面，以及响应于用户在对话交互界面中的输入操作，向智能编程辅助工具的用户在本轮对话交互输入的当前编程问题信息，当前编程问题信息用于描述待执行的当前编程任务的任务需求信息，任务需求信息中包括当前编程任务的任务描述信息；并在对话交互界面中展示当前编程问题信息的回复信息；智能编程辅助工具，用于接收用户在本轮对话交互输入的当前编程问题信息，调用编程智能体从多个语言模型中选择与当前编程任务的任务类型匹配的目标语言模型；以及从多个提示词模板中选择与当前编程任务的任务类型匹配的目标提示词模板；调用编程智能体在当前软件项目中检索至少一个轮次的历史对话交互涉及到的至少一个代码文件；并以保留最新版本的代码文件为目标对至少一个代码文件进行去重处理，得到第一上下文信息；调用编程智能体根据目标提示词模板、当前编程任务的任务描述信息和第一上下文信息生成本轮对话交互对应的提示词信息；调用编程智能体将提示词信息输入目标语言模型，以使目标语言模型根据提示词信息执行当前编程任务；并根据当前编程任务的任务执行结果确定当前编程问题信息的回复信息；向用户端发送当前编程问题信息的回复信息。

4、本申请实施例还提供一种电子设备，包括：存储器和处理器；存储器，用于存储计算机程序；处理器耦合至存储器，用于执行计算机程序以用于执行信息处理方法中的步骤。

5、本申请实施例还提供一种存储有计算机程序的计算机可读存储介质，当计算机程序被处理器执行时，致使处理器能够实现信息处理方法中的步骤。

6、本申请实施例还提供一种计算机程序产品，包括计算机程序/指令，当计算机程序/指令被处理器执行时，致使处理器能够实现信息处理方法中的步骤。

7、在本申请实施例中，智能编程辅助工具通过对话交互界面高效获取用户在本轮对话中输入的当前编程问题信息。当前编程问题信息用于描述待执行的当前编程任务的任务需求信息，任务需求信息中包括当前编程任务的任务描述信息。调用编程智能体通过意图识别将当前编程任务路由至合适的语言模型，并选择合适的目标提示词模板，调用编程智能体在当前软件项目中检索至少一个轮次的历史对话交互涉及到的至少一个代码文件；并以保留最新版本的代码文件为目标对至少一个代码文件进行去重处理，得到第一上下文信息；通过整合目标提示词模板、当前编程任务的任务描述信息、第一上下文信息来生成结构化的提示词信息，通过提示词信息触发语言模型输出的当前编程问题信息的回复信息。通过版本管理机制确保使用最新代码文件，结合去重处理仅保留最新版本代码内容，有效减少冗余信息并消除代码歧义，从而大幅压缩语言模型输入长度，优化了输入规模以加快推理速度，并在保证关键信息完整性的前提下提高了语言模型的输出质量，实现更快的问答速度和更高的信息容量，有效利用上下文窗口，在一定程度上可以减少语言模型的调用成本。显著提升了编程任务处理的可靠性，极大提高了开发效率和用户体验。这样，可以有效地保证输入给语言模型的数据质量，并避免冗余数据的输入，能够大幅缩短输入到语言模型中的信息的上下文长度，首包响应时间显著减少，提升了问答速度。由于输入的信息更加精确且相关，语言模型能够更准确地理解用户需求并给出高质量的回答，有效提高语言模型输出的当前编程问题信息的回复信息的准确性和相关性，提升了智能编程辅助工具的使用体验。

1.一种信息处理方法，其特征在于，应用于智能编程辅助工具，所述方法包括：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述任务需求信息中还包括：第二上下文信息，所述第二上下文信息中包括所述用户从所述当前软件项目中手动选择的至少一个目标文件；

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述提示词信息中还包括第一指示信息，所述第一指示信息用于获取截止至上一轮对话交互的多轮对话总结信息，所述多轮对话总结信息是对与所述用户的多轮对话交互的对话信息进行总结得到；

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述提示词信息中还包括第二指示信息，所述第二指示信息用于指示所述对与所述用户的多轮对话交互的对话信息进行总结；所述方法还包括：

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述第二指示信息用于指示按照对话交互的时间先后顺序对与所述用户的多轮对话交互的对话信息进行总结；和/或，

6.根据权利要求1至5任一项所述的方法，其特征在于，所述提示词信息中还包括所述当前编程任务的执行引导信息，所述执行引导信息用于引导所述目标语言模型执行所述当前编程任务；

7.根据权利要求1至5任一项所述的方法，其特征在于，所述提示词信息中还包括第三指示信息，所述第三指示信息用于指示对所述当前编程任务的任务执行结果进行概括，得到回答概要信息；

8.根据权利要求2至5任一项所述的方法，其特征在于，调用所述编程智能体从多个语言模型中选择与所述当前编程任务的任务类型匹配的目标语言模型，包括：

9.一种编程系统，其特征在于，包括：用户端和智能编程辅助工具；

10.一种电子设备，其特征在于，包括：存储器和处理器；所述存储器，用于存储计算机程序；所述处理器耦合至所述存储器，用于执行所述计算机程序以用于执行权利要求1-8任一项所述方法中的步骤。

11.一种存储有计算机程序的计算机可读存储介质，其特征在于，当所述计算机程序被处理器执行时，致使所述处理器能够实现权利要求1-8任一项所述方法中的步骤。

12.一种计算机程序产品，其特征在于，包括计算机程序/指令，当计算机程序/指令被处理器执行时，致使处理器能够实现权利要求1-8任一项所述方法中的步骤。