使用NVIDIA NIM 快速开发一个代码注释小应用

NVIDIA NIM 是 NVIDIA AI Enterprise 的一部分，它提供了用于自托管 GPU 加速推理微服务的容器，这些微服务适用于预训练和自定义 AI 模型，并且可以跨云、数据中心和工作站部署。还能轻松集成到 AI 应用程序、开发框架和工作流程中。

下面就通过一个代码小示例，来演示一下在本地快速跑通一个代码注释应用程序。

核心代码：

  # 设置环境变量
    os.environ['NVIDIA_API_KEY'] = api_key

    # 初始化嵌入层
    embeddings = NVIDIAEmbeddings()
    text_splitter = RecursiveCharacterTextSplitter(chunk_size=500, chunk_overlap=50)
    documents = text_splitter.split_documents(docs)
    vector = FAISS.from_documents(documents, embeddings)
    retriever = vector.as_retriever()

    # 初始化模型
    model = ChatNVIDIA(model=model_name)

    # 创建提示模板
    hyde_prompt = ChatPromptTemplate.from_template(hyde_template)
    hyde_query_transformer = hyde_prompt | model | StrOutputParser()

    # 定义检索函数
    @chain
    def hyde_retriever(question):
        hypothetical_document = hyde_query_transformer.invoke({
    
    "question": question})
        return retriever.invoke(hypothetical_document)

    # 定义最终回答链
    prompt = ChatPromptTemplate.from_template(template)
    answer_chain = prompt | model | StrOutputParser()

    @chain
    def final_chain(question):
        documents = hyde_retriever.invoke(question)
        response = ""
        for s in answer_chain.stream({
    
    "question": question, "context": documents}):
            response += s
        return response

    # 调用最终链获取答案
    return str(datetime.now()) + final_chain.invoke(question)

界面使用Gradio 快速构建:

# 启动Gradio应用
iface = gr.Interface(
    fn=process_question,
    inputs=[
        gr.Textbox(label="输入需要注释的代码"),
        gr.Textbox(label="NVIDIA API Key"),
        gr.Dropdown(models, label="选择语言模型"),
        # gr.Textbox(label="输入问题")
    ],
    outputs="text",
    title="代码注释生成系统"
)

# 启动Gradio界面
iface.launch()

运行效果：