与知识库对话

以下是关于代码 review 的 prompt 相关内容：名词解释： Prompt：一段文本或语句，用于指导机器学习模型生成特定类型、主题或格式的输出。在自然语言处理领域中，通常由问题或任务描述组成，在图像识别领域中，可以是图片描述、标签或分类信息。 LangChain：开源 Python 库，由 Harrison Chase 开发，旨在支持使用大型语言模型和外部资源开发应用程序，提供标准接口，与其他工具集成，并为常见应用程序提供端到端链。 Embedding：将任意文本映射到固定维度的向量空间中，相似语义的文本，其向量在空间中的位置会比较接近。在 LLM 应用中常用于相似性的文本搜索。向量数据库：存储向量表示的数据库，用于相似性搜索，如 Milvus、Pinecone 等。 Similarity Search：在向量数据库中搜索离查询向量最近的向量，用于检索相似项。知识库：存储结构化知识的数据库，LLM 可以利用这些知识增强自己的理解能力。 InContext Learning：机器学习领域的概念，指不调整模型自身参数，在 Prompt 上下文中包含特定问题相关的信息，赋予模型解决新问题能力的一种方式。 Finetune /微调：在预训练模型基础上使用特定数据集进行微调，提升模型在某任务上的性能。软件工程师相关的 Prompt 示例：解释代码：?向我解释此代码{要解释的代码} 请解释这段代码{代码段} 调试代码，找 Bug：?这个{编程语言}代码有什么问题代码：{待调试代码} 这段代码有什么问题{代码段} 生成单元测试：?生成单元测试代码请输入你要{要使用的语言和框架}，再输入{代码段} 请为以下代码片段创建一组单元测试以进行彻底测试它的功能。首先，概述你计划创建的测试用例。其次，使用{要使用的语言和框架}和下面提供的代码片段来实现测试用例。创建样本代码库：?为{描述功能所需的应用程序创建样板代码库}。请使用{指定的编程语言和框架}。例如：为包含第三方 API 的应用程序创建样板代码库。请用 Django 框架上使用 Python 代码。向代码添加注释：?请输入你要添加注释的{代码段} 请查看以下代码片段并为每一行代码提供注释，解释其目的和功能。检查完代码后，请重新生成带有添加注释的代码段。比较两段代码：?请输入你要比较的两个{代码段 1}、{代码段 2}，最好{描述你在建构的内容和目的} 我正在开发一个{描述你正在构建的}并且想评估和将{第一个比较项}与{第二个比较项}进行比较。请提出基本{您正在构建的内容}的要求，并创建两个满足这些要求的代码库一个使用{第一个比较项}，另一个使用{第二个比较项}。请提供在我的本地计算机上运行这两个应用程序的明确说明。生成正则表达式：?请创建一个正则表达式匹配{你想匹配的模式} 请创建一个正则表达式匹配{你想匹配的模式} 解决 Leetcode 问题：?请用{所需语言}编写代码来解决以下挑战：{待解决挑战的概述} 请用{所需语言}编写代码来解决以下挑战：{待解决挑战的概述} 查找边缘情况：?请帮我找下以下代码的边缘情况：{代码段} 我想让你充当软件开发人员。请帮我抓住这个功能的边缘情况{插入功能函数} 增强代码可读性：?请帮我优化下面代码：{代码段} 我想让你充当代码分析器。您能否改进以下代码以提高可读性和可维护性？{插入代码}