Hierarchische Analyse und Multi-Intelligent Body Collaboration Scheme für DocAgent
Um den Mangel an kontextuellem Verständnis traditioneller Dokumentenerstellungswerkzeuge zu beheben, verwendet DocAgent dieStrategie zur Qualitätsverbesserung in vier Schritten::
- Analyse der AbhängigkeitenErstellen eines Code-Aufruf-Beziehungsdiagramms durch den AST-Parser, wobei die Dokumentation der Basisfunktionen Vorrang hat
- Multiple Intelligenzen Arbeitsteilung (MID)Aufteilung der Aufgaben auf spezielle Intelligenzen (Grammatikanalyse/Dokumentenerstellung/Qualitätsprüfung), wobei die Komponenten über Nachrichtenwarteschlangen zusammenarbeiten
- Bewertung von Dokumenten im geschlossenen KreislaufIntegrierter AST-Checker zur Überprüfung der Integrität von Parameter-/Rückgabewertbeschreibungen, unterstützt manuelle Sekundärvalidierung
- Empfehlungen zur Parametereinstellunggeneration_settings in agent_config.yaml ändern, um den Temperaturwert zu senken (0,3-0,7), um die Genauigkeit zu verbessern
Praktische Programme:
- Aktivieren Sie die Option "Enable Context Awareness" in der Weboberfläche.
- Konfigurieren Sie die Strenge der Qualitätsprüfung (Modus Basic/Strict)
- Verwendung einer geteilten Generierungsstrategie für Schlüsselmodule, mit Basismodulen gefolgt von zusammengesetzten Modulen
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelDocAgent: Ein intelligentes Werkzeug zur Automatisierung der Python-Code-DokumentationDie
Darf nicht ohne Genehmigung vervielfältigt werden:KI-Produktivitätswerkzeuge " Wie kann die Qualität der Generierung von Python-Code-Dokumentation verbessert und kontextuelle Genauigkeit gewährleistet werden?
