Java | 如何利用AI给编程提效

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一、引言

AI已经频繁的出现在我们的生活中，那我们该如何更好的玩转AI+编程，提升自己的开发效率呢？

本篇文章影子将为大家分享AI在编程开发中的提效，并以三大国产模型和Java语言作为例子，为大家带来实践分享。

1.1 AI编程助手的发展背景

• 随着AI的快速发展，尤其是在自然语言处理和机器学习领域的突破，为软件开发带来了革命性的变革。
• AI编程助手的出现，标志着编程工作方式的重大转变，它们能够通过自动化和智能化的方式，帮助开发者提高编程效率，减少错误，并提供智能化的编程建议。

1.2 Java语言在软件开发中的重要性

简单介绍一下Java，其跨平台的特性、面向对象的编程模型、以及强大的标准库和社区支持，使得Java在企业级应用、Web开发和移动应用等多个领域都有着广泛的应用。Java的稳定性和可靠性，使其成为大型项目和复杂系统开发的首选语言。

1.3 AI对于Java编程开发的帮助

• AI技术在Java编程开发中的应用，为我们带来了前所未有的便利。
• AI编程助手能够通过代码自动生成、代码审查、错误检测和修复等功能，极大地提高开发者的生产力和代码质量。

下面影子将分享AI如何帮助Java开发者提高编程效率，减少重复性工作，并提供智能化的编程建议，从而让大家在学习编程的时候，能够更加的高效~

二、智谱清言

2.1 模型介绍

智谱清言是一款基于人工智能的编程助手，它能够理解自然语言编写的需求，并生成相应的代码片段。它的主要特点包括自然语言理解、代码生成和智能优化。

2.2 Java编程中的实际应用案例

在Java编程中，智谱清言可以帮助开发者快速生成常用的代码模板，如类的框架、数据库操作方法等。这样，开发者可以节省大量的时间和精力，专注于核心业务逻辑的实现。同时，智谱清言还能够对Java代码进行审查，提供优化建议，帮助开发者发现潜在的代码缺陷、性能瓶颈或是不符合编程最佳实践的代码片段，并给出改进的建议。

2.3 代码示例与分析

下面是一个使用智谱清言生成Java代码的示例：
假设开发者需要创建一个简单的Java类来表示一个“书籍”实体，并包含基本的属性和方法。

开发者可以描述这一需求给智谱清言，它会生成如下代码：

public class Book {
    private String title;
    private String author;
    private int year;
    public Book(String title, String author, int year) {
        this.title = title;
        this.author = author;
        this.year = year;
    }
    public String getTitle() {
        return title;
    }
    public void setTitle(String title) {
        this.title = title;
    }
    public String getAuthor() {
        return author;
    }
    public void setAuthor(String author) {
        this.author = author;
    }
    public int getYear() {
        return year;
    }
    public void setYear(int year) {
        this.year = year;
    }
}

此外，智谱清言还可以对现有的Java代码进行分析，提供优化建议。

例如，下面这段代码：

public int calculateSum(int[] numbers) {
    int sum = 0;
    for (int i = 0; i < numbers.length; i++) {
        sum += numbers[i];
    }
    return sum;
}

我们可以将代码发送给智谱AI，让它使用Java8的流式API帮助我们优化

效果如下：

public int calculateSum(int[] numbers) {
    return Arrays.stream(numbers).sum();
}

通过这样的优化，代码不仅更加简洁，而且可读性更强。

三、科大讯飞星火大模型

3.1 模型介绍

科大讯飞星火大模型是一款强大的自然语言处理模型，它能够理解和生成复杂的文本，包括编程语言。它的主要特点包括强大的自然语言理解能力、代码生成和智能的代码分析。

3.2 Java编程中的实际应用案例

在Java编程中，科大讯飞星火大模型可以帮助开发者生成API文档和接口代码，以及检测和修复代码中的潜在错误。

这样，开发者可以更加高效地完成开发任务，提高代码质量和开发速度。

3.3 代码示例与分析

假设开发者需要创建一个RESTful API来处理用户请求。

开发者可以使用以下提示词描述这一需求给科大讯飞星火大模型：

“请为我生成一个Java Spring Boot的RESTful API，用于处理用户的基本增删改查操作，使用@RestController和@RequestMapping注解。”

根据这个提示词，星火大模型会生成如下代码：

@RestController
@RequestMapping("/users")
public class UserController {
    @Autowired
    private UserService userService;
    @GetMapping("/{id}")
    public User getUser(@PathVariable Long id) {
        return userService.getUserById(id);
    }
    @PostMapping("/")
    public User createUser(@RequestBody User user) {
        return userService.createUser(user);
    }
    @PutMapping("/{id}")
    public User updateUser(@PathVariable Long id, @RequestBody User user) {
        return userService.updateUser(id, user);
    }
    @DeleteMapping("/{id}")
    public void deleteUser(@PathVariable Long id) {
        userService.deleteUser(id);
    }
}

此外，科大讯飞星火大模型还可以对现有的Java代码进行分析，提供错误检测和修复建议。

以下面这段代码举例，我们将代码发送给AI后，给出提示词

请帮我检查这段代码是否正确，如果有问题，请帮我修改，并将修改后的代码发送给我

public int calculateSum(int[] numbers) {
    int sum = 0;
    for (int i = 0; i <= numbers.length; i++) {
        sum += numbers[i];
    }
    return sum;
}

科大讯飞星火大模型可以检测到数组越界的错误，并建议将循环条件修改为 i < numbers.length。修复后的代码如下：

public int calculateSum(int[] numbers) {
    int sum = 0;
    for (int i = 0; i < numbers.length; i++) {
        sum += numbers[i];
    }
    return sum;
}

可见，通过AI，不仅可以帮助我们生成代码，还可以帮助我们找出代码中的错误部分，帮助我们快速提效。

四、通义千问

4.1 模型介绍

通义千问是一个基于深度学习的编程助手，它专注于代码注释的生成和代码逻辑的优化建议。它的主要特点包括强大的代码理解能力和智能的代码分析。

4.2 Java编程中的实际应用案例

在Java编程中，通义千问可以帮助开发者自动生成规范的代码注释，提高代码的可读性，同时提供代码逻辑优化的建议。

这样，开发者可以更加高效地完成开发任务，提高代码质量和开发速度。

4.3 代码示例与分析

开发者可以使用以下提示词描述这一需求给通义千问

“请为我生成一个Java方法的注释，包括方法的作用、参数说明和返回值描述。”

根据这个提示词，通义千问会生成如下注释：

/**
 * 计算两个整数的和。
 *
 * @param a 第一个整数
 * @param b 第二个整数
 * @return 两个整数的和
 */
public int add(int a, int b) {
    return a + b;
}

此外，通义千问还可以对现有的Java代码进行分析，提供代码逻辑优化的建议。

假设我们需要一个Java方法，用于计算字符串数组中所有字符串长度之和。

我们可以使用以下提示词描述这一需求给通义千问：

“请帮我写一个Java的方法，使其能够更高效地计算字符串数组长度之和。”

根据这个提示词，通义千问会生成如下代码：

public int sumStringLengths(String[] strings) {
    int sum = 0;
    for (String string : strings) {
        sum += string.length();
    }
    return sum;
}

你还可以跟它说：

帮我优化一下代码，使其更加简化

通义千问会帮你优化：

public int sumStringLengths(String[] strings) {
    return Arrays.stream(strings).mapToInt(String::length).sum();
}

五、对比分析

5.1 三款模型的优缺点对比

5.1.1 智谱清言的特点与局限

• 优点：智谱清言基于ChatGLM2构建，具有千亿级别的参数，是一款非常有前景的国产大模型。它在基础数学计算、编程以及AI绘图领域表现良好，能够保证大体准确度以及精度要求。对话过程流畅自然，没有明显的“机器感”。
• 局限：尽管智谱清言在多个领域表现出色，但在逻辑思维与推导能力方面仍有待提高。例如，它在解决逻辑题目和推理题目时表现不佳，需要进一步优化。

5.1.2 科大讯飞星火大模型的优势与不足

• 优点：科大讯飞星火大模型具有强大的通用语言表示能力，适用于多种下游任务，如机器翻译、文本摘要、情感分析、对话生成等。它还具有丰富的中文知识库，能够理解和回答各种中文问题，并在中文问答数据集上取得显著性能。此外，该模型具有灵活的生成能力，能根据用户需求和偏好生成不同类型和风格的中文文本。它的平台和接口开放，便于与其他应用和服务集成。
• 不足：科大讯飞星火大模型在多语言任务方面存在局限。例如，在用法语和日语完成特定任务时，其表现不够理想，有时无法完整地形成句子或混淆了主体。此外，在角色扮演方面，该模型在保持连贯性和真实性方面存在挑战。

5.1.3 通义千问的特性及应用范围

• 优点：通义千问是一个超大规模的语言模型，具备多轮对话、文案创作、逻辑推理、多模态理解、多语言支持等功能。它能够与人类进行多轮交互，并融入多模态的知识理解，具有强大的文案创作能力，能够续写小说、编写邮件等，极大提高工作效率。在人工智能领域，通义千问已经取得了显著的性能提升，尤其在复杂指令理解、文学创作、通用数学、知识记忆、幻觉抵御等方面。
• 应用范围：通义千问的应用范围广泛，可以应用于电商行业的智能客服，提高客户服务质量；在营销方面，可以利用其数据分析能力给予商家建议；还可以用于平台的智能推荐，如天猫、钉钉、高德地图、淘宝、优酷、盒马等平台，实现精准营销和提高流量利用效率。此外，通义千问也可以应用于需要多语言处理和丰富中文知识库的场景。

5.2 选择建议

5.2.1 不同场景下的模型选择

• 对于需要强大逻辑思维和推理能力的场景，可能需要考虑其他模型，因为智谱清言在这些方面表现有限。
• 对于需要基础数学计算、编程以及AI绘图能力的需求，智谱清言是一个不错的选择。
• 对于需要多语言处理和丰富中文知识库的场景，科大讯飞星火大模型更为适合。

5.2.2 针对具体需求的模型匹配

• 如果项目需要一个能够自然对话且在基础数学和编程方面表现良好的AI模型，智谱清言适合考虑。
• 如果项目需求包括复杂的逻辑推理和数据分析，可能需要考虑其他模型。
• 如果项目需要强大的多语言处理能力和丰富的中文知识库，科大讯飞星火大模型将是合适的工具。

最后，对于一般的情况下，每一种大模型都足够满足我们的需求，更多的是需要我们给出更合适的提示词，让AI尽可能的明白我们的需求，这样生成的结果才能更符合我们的要求。

以上就是本次分享的所有内容，感兴趣的朋友点个关注呀，感谢大家啦~

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