FastGPT二次开发-使用应用库进行代码Code Review
2024软件测试面试刷题,这个小程序(永久刷题),靠它快速找到工作了!(刷题APP的天花板)_接口自动化面试刷题工具-CSDN博客文章浏览阅读2.3k次,点赞85次,收藏11次。你知不知道有这么一个软件测试面试的刷题小程序。里面包含了面试常问的软件测试基础题,web自动化测试、app自动化测试、接口测试、性能测试、自动化测试、安全测试及一些常问到的人力资源题目。最主要的是他还收集了像阿里、华为这样的大厂面试真题,还有互动交流板块……_接口自动化面试刷题工具
https://blog.csdn.net/AI_Green/article/details/134931243?spm=1001.2014.3001.5502FastGPT 是一个基于 LLM 大语言模型的知识库问答系统,提供开箱即用的数据处理、模型调用等能力。同时可以通过 Flow 可视化进行工作流编排,从而实现复杂的问答场景!
背景
在之前使用Gitlab CI进行AI Code Review的时候发现一些痛点,这次为了解决这些问题故在FastGPT平台上进行二次开发
现有痛点
-
优化提示词后需要多个项目同步修改
-
收集使用反馈困难
-
改动较多时候评论太多,影响人工评审
-
重试不方便
-
Review结果不佳
为了解决这些问题从两个角度出发
-
将Review任务放到平台上,发起合并请求的时候使用gitlab CI触发该任务(当前二次开发部分)
-
维护知识库,提高Review质量
FastGPT技术栈
NextJs + TS + ChakraUI + Mongo + Postgres (Vector 插件)
将项目下载到本地后对关键路径进行分析
-
fastgpt/projects/app/src/service: 存入mongo时的存储内容,相当于表设计
-
fastgpt/projects/app/src/web/core:接口使用
-
fastgpt/projects/app/src/pages:页面路由
-
fastgpt/projects/app/src/pages/api:API路由
功能设计
工程
每个工程都可以选择对应的应用或者提示词来进行代码评审
// projects/app/src/types/mongoSchema.d.ts
export interface ReviewSchema {
_id: string;
appName: string;
projectId: string;
prompt?: string;
appId?: string;
createTime: Date;
lastUsedTime?: Date;
}
实现增删改查
增加/修改
// 增/改
const { appName, prompt, projectId, appId, _id } = req.body;
if (_id) {
// 传入了_id则为修改
response = await Review.updateOne({ _id }, { $set: { appName, prompt, appId, projectId } });
} else {
// 否则为新增
response = await Review.create({ appName, prompt, appId, projectId });
}
删除
const { id } = req.query;
await Review.deleteOne({ _id: id });
查看
const { appName, id } = req.query;
let response;
if (appName) {
response = await Review.find({ appName });
} else if (id) {
response = await Review.find({ _id: id });
} else {
response = await Review.find();
}
任务
每次Review都是一次任务
// projects/app/src/types/mongoSchema.d.ts
export interface ReviewJobSchema {
_id: string;
reviewId: string; // 对应ReviewSchema的_id
projectId: string; // 对应ReviewSchema的projectId
mrId: string;
createTime: Date;
}
查看任务
const { projectId } = req.query;
let response = await ReviewJob.find({ projectId }).sort({ createTime: -1 })
结果
每个任务中有多条结果记录
// projects/app/src/types/mongoSchema.d.ts
export interface ReviewResultSchema {
_id: string;
jobId: string; // 对应ReviewJobSchema的_id
newPath?: string;
newLine?: number;
oldPath?: string;
oldLine?: number;
body: string;
ref: GitlabDiffRef;
effective?: string | null;
createTime: Date;
}
查看结果
const { jobId } = req.query;
let response = await ReviewResult.find({ jobId }).sort({ createTime: -1 });
核心操作
功能实现采用的是【第2924期】如何在 Gitlab 中使用 ChatGPT 进行 CodeReview:https://mp.weixin.qq.com/s/Dyk1cYg63oOs13f9_gf9ug
另外需要打通使用应用库来进行CodeReview的操作
从官方文档可以看出,FastGPT使用API访问时,除域名外其他用法与直接使用Chatgpt一致,所以稍微修改一下原有的 chatgpt.ts 文件即可
这样就有两个执行文件了
import run1 from '@/utils/review/chatgpt';
import run2 from '@/utils/review/fastgpt';
执行任务的时候就是
-
根据传参查询指定工程
-
判断使用提示词还是应用
-
使用提示词则使用run1
-
使用的应用则使用run2
其中应用采用的是API访问,如果之前没有创建过,则新建一个,使用.lean()从数据库中拿到API Key来进行操作
let { projectId, mrId, target = /\.(js|jsx|ts|tsx|java)$/} = req.query
let response = await Review.find({ projectId });
let prompt = response[0].prompt;
let appId = response[0].appId;
// 创建review任务
let response1 = await ReviewJob.create({
reviewId: response[0]._id,
projectId,
mrId
});
let jobId = response1._id;
if (appId) {
// 当有appId时,使用fastgpt
let res2;
res2 = await MongoOpenApi.findOne({ appId }).lean();
if (!res2?.apiKey) {
let res1 = await MongoUser.findOne({ username: 'root' });
let userId = res1?._id;
const nanoid = customAlphabet(
'abcdefghijklmnopqrstuvwxyzABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ1234567890',
Math.floor(Math.random() * 14) + 24
);
let apiKey = `${global.systemEnv?.openapiPrefix || 'fastgpt'}-${nanoid()}`;
await MongoOpenApi.create({
userId,
apiKey,
appId,
name: 'review',
limit: {
credit: -1
}
});
}
res2 = await MongoOpenApi.findOne({ appId }).lean();
if (!res2?.apiKey) throw new Error('apiKey获取失败');
run2({
gitlabConfig: {
host: 'https://gitlab.qunhequnhe.com',
token: 'xxx',
projectId,
mrIId: mrId,
target
},
fastgptConfig: {
apikey: res2.apiKey,
chatId: jobId
},
projectId,
jobId
});
} else {
// 当没有appId时,使用chatgpt
run1({
gitlabConfig: {
host: 'https://gitlab.qunhequnhe.com',
token: 'xxx',
projectId,
mrIId: mrId,
target
},
chatgptConfig: {
model: 'gpt-3.5-turbo-16k',
prompt,
language: 'Chinese'
},
projectId,
jobId
});
}
接口
import { GET, POST, DELETE, PUT } from '@/web/common/api/request';
import { CreateReviewParams } from '@/types/review';
/**
* 创建一个review工程任务
*/
export const createReviewItem = (data: CreateReviewParams) => POST<string>('/review/create', data);
/**
* 获取review工程任务列表
*/
export const getReviewList = (appName: string | null, id: string | null) =>
GET<any>(`/review/list?appName=${appName}&id=${id}`);
/**
* 删除review工程任务
*/
export const delReviewItem = (_id: string) => DELETE<any>(`/review/del?id=${_id}`);
/**
* 开始review工程任务
* */
export const startReviewItem = (projectId: string, mrId: string, target: string) =>
GET<any>(`/review/work?projectId=${projectId}&mrId=${mrId}&target=${target}`);
/**
* 查询review结果
* */
export const getReviewResult = (projectId: string | null, jobId: string | null) =>
GET<any>(`/review/results?projectId=${projectId}&jobId=${jobId}`);
/**
* 数据概览
* */
export const getReviewOverview = () => GET<any>(`/review/overview`);
/**
* 修改结果是否有效
* */
export const setEvaluateReviewResult = (_id: string, effective: string) =>
POST<any>(`/review/evaluateResult?_id=${_id}&effective=${effective}`);
/**
* 通过jobId获取appId
* */
export const getAppIdByJobId = (jobId: string) =>
GET<any>(`/review/getAppIdByJobId?jobId=${jobId}`);
页面部分
页面部分代码略,展示样式
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新建

编辑
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