项目简介：设计并实现了一个基于大语言模型的智能代码分析系统，用于代码相似度检测和执行结果验证。该系统采用前后端分离架构，集成了先进的AI模型，可以高效处理和分析大量代码文件。技术架构：前端：Vue 3 + Element Plus + Vite后端：FastAPI + PythonAI模型：集成 Ollama 框架部署：前后端一体化部署方案核心功能实现：代码相似度检测引擎实现了基于 difflib 的代码相似度算法支持多维度相似度分析（字面相似、结构相似、参数相似）采用分组聚类算法进行代码分组，提高检测效率智能代码分析系统集成大语言模型进行代码执行结果预测实现代码质量评估和打分机制支持多种编程语言的代码分析高性能文件处理实现异步文件上传和处理支持批量文件分析文件预处理和缓存优化技术亮点：AI 集成创新自主设计 Prompt Engineering 系统实现代码分析的上下文管理优化模型响应的解析和处理流程性能优化实现文件异步处理和并发控制采用流式处理大文件优化前端资源加载和渲染架构设计采用模块化设计，高内聚低耦合实现前后端一体化部署方案设计灵活的扩展接口项目难点攻克：解决了大语言模型在代码分析场景下的精确性问题实现了高效的代码相似度检测算法优化了大文件批处理性能设计了可扩展的多语言支持架构项目成果：支持多种编程语言的代码分析相似度检测准确率达到 90% 以上支持批量处理大量代码文件系统响应时间控制在秒级别技术价值：提供了一个完整的代码分析解决方案实现了 AI 模型在代码分析领域的创新应用建立了可扩展的代码检测框架