基于大语言模型（如GPT）和知识库进行代码审查（Code Review）是一种前沿实践，可以提高代码质量、发现潜在问题，并为开发人员提供上下文相关的建议。以下是这种实践的一些关键要点：
基于大模型+知识库的Code Review实践
1. 架构概述
大模型（LLM）: 利用自然语言处理（NLP）模型，如GPT-4，对代码进行静态分析和生成建议。这些模型可以理解自然语言描述的代码意图，并生成代码评论、建议或改进点。
知识库（Knowledge Base, KB）: 结合企业或开源社区的最佳实践、常见问题解答、代码标准等信息，以帮助大模型提供更准确和上下文相关的反馈。
集成平台: 在现有的代码管理和审查平台上，集成LLM和KB，以提供自动化和增强的代码审查功能。
2. 实践步骤
2.1 预处理代码
- 代码解析: 分析代码的结构和语法。
- 依赖解析: 确定代码依赖关系和库使用情况。
- 上下文提取: 提取代码注释、函数文档等上下文信息。
2.2 大模型分析
- 静态分析: 利用LLM进行静态代码分析&
