Análise hierárquica e esquema de colaboração de corpos multiinteligentes para o DocAgent
Para lidar com a falta de compreensão contextual das ferramentas tradicionais de geração de documentos, o DocAgent usa oEstratégia de aprimoramento da qualidade em quatro etapas::
- Análise de dependênciaConstruir um gráfico de relacionamento de chamada de código por meio do analisador AST, priorizando a documentação da função básica
- divisão de trabalho de inteligências múltiplas (MID)Decompor tarefas em inteligências dedicadas (análise gramatical/geração de documentos/validação de qualidade), com componentes que colaboram por meio de filas de mensagens
- Avaliação de documentos em circuito fechadoVerificador AST integrado para verificar a integridade das descrições de parâmetros/valores de retorno, compatível com validação secundária manual
- Recomendações de ajuste de parâmetrosModificar generation_settings em agent_config.yaml para diminuir o valor da temperatura (0,3-0,7) para melhorar a precisão
Programas práticos:
- Marque a opção "Enable Context Awareness" (Ativar reconhecimento de contexto) na interface da Web.
- Configure o nível de rigor da verificação de qualidade (modo Básico/Estrito)
- Use uma estratégia de geração dividida para módulos-chave, com módulos básicos seguidos por módulos compostos
Essa resposta foi extraída do artigoDocAgent: uma ferramenta inteligente para automatizar a documentação do código PythonO
Não pode ser reproduzido sem permissão:Ferramentas de produtividade de IA " Como melhorar a qualidade da geração de documentação de código Python e garantir a precisão contextual?
