% 第三章：需求分析

\section{需求分析}


\subsection{项目整体介绍}
本项目旨在构建一个基于文档驱动的自适应编码大模型微调框架。在现代软件开发领域，虽然大语言模型显著提升了代码生成效率，但在处理企业内部高度专业化的私有代码库时，其局限性日益凸显。这主要是由于通用大模型缺乏对特定企业或项目中私有库内专有函数、类及其交互细节的深度理解和应用适应性。

相较于广泛采用的公开编码模型，针对私有库设计的专有模型显得尤为必要。公开模型难以精准引用私有库中的元素，可能引入安全风险并增加人工调整工作量。企业间的私有库差异巨大，要求自动化工具具备高度的灵活性和可定制性。

本研究的核心在于深度解析私有库的文档资源，精准提取关键信息，并以此为基础对大语言模型进行针对性的微调与优化。通过提升模型对私有库特定功能和用法的理解能力，本项目旨在极大提升生成代码的准确性和实用性，使生成的代码片段能够无缝集成于企业的私有库生态中。

最终，本项目将实现企业级软件开发的智能化与高效化，满足企业对高质量、高安全性代码的迫切需求。本研究具有重要的理论意义，扩展了大语言模型在代码生成领域的应用场景，推动了代码生成技术的发展；同时也具有实际应用价值，能够提升企业开发效率、降低开发成本、提高代码质量和安全性，从而增强企业竞争力。

\subsection{功能需求分析}
本框架的功能设计主要围绕自动化处理流程展开，包括训练语料的生成、编码大模型的微调、各模块的自动化整合以及最终结果的前端展示。

\subsubsection{训练语料生成功能}

训练语料生成功能是整个框架的基础。该功能需要选用具备强大长文本生成能力的大参数量模型，例如 GLM4-LONG 或 qwen-max-longcontext，通过对指定格式的 Markdown 技术文档进行深度解析，系统能够准确抽取其中的标题、段落、代码块等关键信息，并生成对应的提示词。随后，通过预设的算法或规则，将提取的提示词转换为适合模型输入的格式，最终生成高质量且覆盖广泛技术领域和编程场景的训练语料库，以确保其数量和质量能够满足后续模型训练的需求。

\subsubsection{模型微调功能}
模型微调功能是提升模型在私有库代码生成能力的关键。本框架计划以 qwen 模型作为微调基础，采用 Qlora 训练方法。利用上一步生成的训练语料对该模型进行有针对性的微调，使其学习将输入的提示词转化为符合语法规则和逻辑的代码片段。

\subsubsection{数据持久化功能}

为了确保系统的稳定性、可配置性以及训练过程的可追溯和模型的可复用，本框架需要实现全面的数据持久化功能。这主要包括配置信息的持久化、训练与评估数据集的持久化以及训练后模型的持久化。针对不同的数据特性，将采用混合存储策略，利用关系型数据库存储结构化的配置参数和元数据，例如API配置信息。同时，非结构化或半结构化的数据，例如生成的训练语料、经过处理的技术文档内容，将采用文档型数据库或文件存储的方式进行持久化，以便于灵活存储和快速读取。同时，模型需要支持多种持久化方式，例如单独导出Lora适配器、导出gguf格式模型、导出量化后的模型等。通过有效的数据持久化机制，可以方便地加载历史配置以复现实验、管理和版本控制不同的数据集、以及存储和调用微调后的模型，从而提升整个框架的可用性和效率。

\subsubsection{前端展示功能}

前端展示功能为用户提供了直观、易用的交互界面。本框架计划采用 Gradio 框架构建前端界面。该界面将用于展示后端生成的代码片段和相关信息，实现前端与后端的实时数据交互，使用户能够即时看到模型生成的结果。

\subsection{非功能需求分析}

除了上述功能性需求，本框架还需要满足一系列非功能性要求，以确保系统的性能、可扩展性和用户体验。

\subsubsection{性能要求}

性能是衡量本框架可用性的重要指标。首先，训练语料的生成效率需要足够高，以便快速响应技术文档的更新。其次，模型微调过程应尽可能高效，缩短训练周期，尽管大语言模型的训练对计算资源要求较高，但通过选择合适的模型和优化方法（如 QLoRA），以及利用高性能计算资源，需努力克服显存不足和运算速度缓慢的问题。最后，前端界面的响应速度要快，用户操作流畅，保证良好的用户体验。

\subsubsection{扩展性要求}

考虑到未来可能需要支持更多类型的技术文档格式、集成不同的编码大模型或增加新的功能，本框架需要具备良好的扩展性。模块化的设计思路将有助于在不影响现有功能的基础上，方便地进行功能扩展和技术升级。此外，自动化整合脚本应具备灵活的配置能力，方便用户根据自身需求调整参数和集成新的模块。对不同企业的私有库差异的适应性也是扩展性的重要体现，要求框架具备高度的灵活性和可定制性 。