基于大语言模型的仓库级别代码问题解决系统

本发明公开了基于大语言模型的仓库级别代码问题解决系统，涉及软件工程技术领域，从代码仓库中提取源代码文件，利用静态分析工具对代码进行解析，构建仓库级代码图，进而分析代码实体及其依赖关系；基于仓库级代码图，结合历史问题解决数据，通过持续学习构建动态演化知识图谱；通过上下文检索模块，根据当前问题的上下文信息，动态检索相关的解决策略并生成相应的代码补丁、补全或审查建议；生成的补丁经过静态分析、单元测试与集成测试验证其有效性，并根据开发者的反馈优化问题解决策略。能够提升问题解决的效率与准确性，降低开发成本，并且通过智能化的反馈机制，逐步优化解决过程，形成闭环反馈机制，从而适应日益复杂的软件开发需求。