基于自定义函数库训练LLM生成代码及token超限问题咨询

• 精简库代码，只保留核心信息
  别把整个库的代码都塞进去，只提取每个函数的签名、关键参数、返回值和核心注释，砍掉冗余的实现细节、测试代码、日志这些没用的内容。可以写个简单的脚本批量处理，比如用Python的inspect模块：

  import inspect
  def get_func_core_info(func):
      sig = inspect.signature(func)
      doc = inspect.getdoc(func) or ""
      # 只留文档前3行核心描述
      core_doc = "\n".join(doc.split("\n")[:3])
      return f"def {func.__name__}{sig}:\n    \"\"\"{core_doc}\"\"\""
  

  要是有一堆功能相似的函数，直接归类，只留典型函数的信息，说明其他函数功能类似就行。

• 分模块分批注入上下文
  把库拆成几个逻辑模块（比如按功能、按文件），每次只给LLM喂一个模块的精简内容，分多轮让它逐步学习。比如第一轮先给数据处理模块的函数信息，让它生成该模块的调用代码；第二轮再给模型推理模块的内容，结合之前的知识生成跨模块代码。尽量把相关度高的模块打包在一起，减少轮次，利用好gpt-4-32k的长上下文空间。

• 用检索增强生成（RAG）按需调用
  把每个函数的签名、文档、示例转成嵌入向量存到向量数据库里。当要生成代码时，先根据用户的需求（比如“写个用这个库处理CSV的代码”）检索最相关的函数，只把这些相关函数的信息塞进上下文，不用加载整个库。这种方式不用一次性喂全量内容，按需取最有用的部分，token消耗会少很多。

• 微调小模型替代上下文注入
  要是每次调用都塞大上下文太麻烦，不如拿自定义库的核心函数信息和调用示例去微调一个开源小模型（比如Llama 2 7B/13B）。微调时不用喂全量代码，只给关键信息就行，训练完的模型直接就能生成相关代码，不用每次都把库加载到上下文里。虽然微调需要点算力，但长期用起来更高效。

• 靠代码示例驱动训练
  整理一批自定义库的常用调用示例，只把这些示例和对应的函数签名给LLM，不用全量库代码。LLM能通过示例学会函数的用法，生成类似的代码。比如：

  # 示例：用custom_lib.data.load_csv加载数据
  import custom_lib.data as data
  df = data.load_csv("path/to/file.csv", delimiter=";", header=True)
  

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Anuj Mehta