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 + Python
AI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
320Pythonpython1000.00元