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龙图腾网获悉三峡智控科技有限公司申请的专利一种基于算法模型的代码自动生成方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN121116382B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-06发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202511658789.4，技术领域涉及：G06F8/72；该发明授权一种基于算法模型的代码自动生成方法及系统是由王浩然;李小坤;彭锟;蔡国相;胡司京;汪扬帆;何玉雪设计研发完成，并于2025-11-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于算法模型的代码自动生成方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及数据处理领域，具体涉及一种基于算法模型的代码自动生成方法及系统，包括：根据每个提示词的第一重构代码获得不同提示词之间的第一不兼容程度；从向量数据库中检索出与每个提示词的相似度最大的若干参考知识并得到第二重构代码；根据不同提示词的第一重构代码与第二重构代码的差异获得不同提示词之间的第二不兼容程度；根据第二不兼容程度相对于第一不兼容程度的减少量重新计算每个参考知识与每个提示词的相似度，进而获得最终重构代码。本发明在面对提示词不兼容和大模型对代码重构能力不足的情况时，能够尽可能的利用所有提示词进行代码重构，使得生成的重构代码能够满足新能源监测与智能控制领域的需求。

本发明授权一种基于算法模型的代码自动生成方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于算法模型的代码自动生成方法，其特征在于，该方法包括以下步骤： 结合RAG技术利用初始代码和若干提示词进行代码重构得到最终重构代码，包括： D1：分别将每个提示词和初始代码输入大模型中得到每个提示词的第一重构代码，根据不同提示词的第一重构代码分别与初始代码的差异获得不同提示词之间的第一不兼容程度； D2：从RAG技术中的向量数据库中检索出与每个提示词的相似度最大的若干参考知识，将参考知识、所有提示词和初始代码输入大模型中得到第二重构代码；其中，每个参考知识与每个提示词的所述相似度与每个提示词的所述第一不兼容程度呈正相关； D3：根据不同提示词的第一重构代码与第二重构代码的差异获得不同提示词之间的第二不兼容程度；重新执行一次D2，将重新执行D2后得到的第二重构代码作为最终重构代码；其中，在重新执行D2时，根据第二不兼容程度相对于第一不兼容程度的减少量重新计算每个参考知识与每个提示词的相似度； 所述根据不同提示词的第一重构代码分别与初始代码的差异获得不同提示词之间的第一不兼容程度，包括的具体步骤如下： 利用AST技术获取初始代码的AST节点树，记为初始语法树，利用AST技术分别获取每个提示词的第一重构代码的AST节点树，记为每个提示词的第一重构树； 将初始语法树以及每个提示词的第一重构树分别编码为初始代码向量和每个提示词的第一重构代码向量；将每个提示词的第一重构代码向量与初始代码向量的差值记为每个提示词的代码重构特征，表示第一重构代码与初始代码的相对差异；获取任意两个提示词的代码重构特征的余弦相似度x，任意两个提示词的第一不兼容程度与x呈负相关； 同理，根据与第一不兼容度相同的差异分析方法根据不同提示词的第一重构代码与第二重构代码的差异获得不同提示词之间的第二不兼容程度； 获取所有提示词之间的第二不兼容程度相对于所有提示词之间的第一不兼容程度的减少量，包括： 获取所有提示词之间第一不兼容程度的均值，记为A1；获取所有提示词之间第二不兼容程度的均值，记为A2； 将A2-A1与A1的比值记为所述的减少量； 所述根据第二不兼容程度相对于第一不兼容程度的减少量重新计算每个参考知识与每个提示词的相似度，包括的具体步骤如下： 将任意一个提示词与该提示词之外的其它提示词的第一不兼容程度的均值记为B1，将任意一个提示词与该提示词之外的其它提示词的第二不兼容程度的均值记为B2，将B1和B2的均值为该提示词的第二平均不兼容程度；重新计算的所述相似度与所述减少量呈正相关，同时与所述第二平均不兼容程度呈正相关。

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