面向复杂需求的大语言模型代码生成系统及方法

面向复杂需求的大语言模型代码生成系统及方法，本申请从主要问题开始，引入新的函数来处理特定的子问题。这些新函数将递归地分解，最终形成一个函数树。随后，自下而上地组合这些函数，以实现越来越复杂的目标。通过将任务分解为更简单的子函数，复杂度可以逐步降低。然而，子函数中的错误可能传播到整个程序，进而损害整体的可靠性。本申请提出的功能共识机制会对多个函数进行采样，并选择在候选函数中表现出共识的函数，其共识通过聚合相似性来衡量。通过达成共识，本申请能够减少代码行为的差异，从而缓解连锁错误的发生，进而提升了代码生成的准确率。