使用大语言模型处理用户需求

当前主流大语言模型因训练目标设定与架构设计路径的不同各自形成了差异化的核心优势。其中Deepseek-R1在逻辑推理与编程能力上表现尤为突出尤其适用于数学问题求解、代码生成以及技术文档撰写等对专业严谨性要求较高的任务。鉴于本文需借助大语言模型生成PFCC模型代码而DeepSeek-R1的能力特性与这一核心需求高度匹配因此本文拟采用DeepSeek-R1作为衔接用户需求与产品功能拓扑的生成模型。通过精心设计的提示词可以把用户对产品的需求以自然语言形式输入至DeepSeek-R1中进行处理。例如在汽车设计场景中通过强调“需求中功能组件及其交互关系”并要求生成CC模型代码DeepSeek-R1就能够生成符合CC模型规范的代码。在实际应用中经过多次迭代优化提示词策略发现强调“功能结构”而避免“过度指定端口细节”的方式能够显著提升生成效果如图3所示。这类提示词通常明确约束模型输出集中于核心组件及其连接关系从而确保生成的代码符合规范并具有良好的可读性和可用性。相比之下尽管ChatGPT-4o同样具备生成CC代码的能力但在实际测试中其输出稳定性较差经常出现代码格式错误或语义不一致问题导致无法直接用于后续流程。其他大语言模型如Claude、Gemini等在生成代码的结构一致性、风格规范性和语法正确性方面表现不一整体可靠性及可用性仍不及专门优化后的DeepSeek-R1。而且实践当中发现DeepSeek-R1生成过程的随机性影响较小。因主流模型间差异较大此处不再逐一展开比较。