本文旨在介绍如何通过 AI 大模型生成指定需求的Python代码，并且保证数据安全的一种可行的方案。

一、技术架构设计

1. 核心组件

二、实现步骤

1. 数据准备与代码库索引

1. 代码库分析

• 使用ast模块或静态分析工具（如Pyre）解析现有代码库，提取以下元数据：

# 示例：提取函数签名和注释

import ast

class CodeExtractor(ast.NodeVisitor):

def visit_FunctionDef(self, node):

signature = f"def {node.name}({', '.join(arg.arg for arg in node.args.args)})"

docstring = ast.get_docstring(node) or ""

comments = [comment.value for comment in node.body if isinstance(comment, ast.Expr)]

print(f"Signature: {signature}\\\\nDocstring: {docstring}\\\\nComments: {comments}")

self.generic_visit(node)

• 生成索引文件（如JSON格式），存储函数名、参数、注释、文档字符串等。

2. 本地模型部署

下载开源LLM（如Llama-33B）或私有模型，部署到本地服务器：

# 示例：使用Llama.cpp部署本地模型

git clone <https://github.com/ggerganov/llama.cpp> cd llama.cpp make build -j

# 编译

./main -m models/llama-33B.Q4_K_M.gguf

• 或使用Riza的本地API密钥，避免代码上传到云端。

2. AI代码生成流程

1. 用户输入解析

用户输入需求，例如：

# 需求：生成一个函数，统计字符串中指定字符的出现次数

def count_chars(s: str, char: str) -> int:

"""Count occurrences of `char` in `s`."""

2. 调用模型生成代码

通过LangChain结合本地模型，输入函数签名和注释生成代码：

from langchain import LLMChain, PromptTemplate

from langchain.llms import LlamaCpp # 或Riza的ExecPython

# 初始化本地LLM

llm = LlamaCpp(model_path="models/llama-33B.Q4_K_M.gguf")

# 定义提示模板

prompt = PromptTemplate( input_variables=["signature", "docstring"],

template="""根据以下函数签名和注释生成Python代码：

Signature: {signature}

Docstring: {docstring} """

)

# 生成代码

chain = LLMChain(llm=llm, prompt=prompt)

code = chain.run(signature="def count_chars(s: str, char: str) -> int:", docstring="Count occurrences...")

3. 沙箱执行与验证

使用Riza或Docker执行代码，并捕获输出：

from rizaio import ExecPython # 假设本地部署Riza

exec_tool = ExecPython(sandbox=True) # 启用沙箱隔离

result = exec_tool.invoke(code) print(result.output) # 输出执行结果

3. 安全与验证

1. 静态检查

• 运行flake8和mypy验证代码格式和类型：

flake8 generated_code.py

mypy generated_code.py

2. 单元测试

• 自动生成测试用例并执行：

import pytest

def test_count_chars():

assert count_chars("strawberry", "r") == 2 # 根据知识库示例

assert count_chars("aaa", "a") == 3

3. 代码风格匹配

• 对比现有代码库的索引数据，确保生成代码与项目风格一致：

# 示例：检查函数命名是否符合驼峰式或下划线命名规范

if not re.match(r'^[a-z_]+#39;, function_name): raise ValueError("函数命名不符合项目规范")

三、数据安全措施

• 本地化部署

所有代码库和模型部署在私有服务器或本地计算机，避免上传到公有云。

• 加密传输与存储

使用AES-256加密代码库和模型数据，仅授权用户可解密。

• 最小权限原则

沙箱环境限制资源（CPU、内存、网络访问），防止代码逃逸：

# Docker沙箱示例

FROM python:3.9-slim

USER 1000 RUN apt-get update && apt-get install -y --no-install-recommends <必要依赖>

四、验证与优化

• 基线测试

用知识库中的示例（如“strawberry中'r'的数量”）验证生成代码的正确性。

• A/B测试

对比AI生成的代码与手动编写代码的性能和准确性。

• 持续改进

定期用新代码库微调本地模型，提升生成质量：

# 示例：使用LoRA技术微调模型（需安装bitsandbytes）

python train.py --dataset "internal_code_dataset.json" --lora_rank

五、工具推荐清单

通过以上方案，您可以在保障数据安全的前提下，高效利用AI生成符合项目规范的Python代码。