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星火大模型 VS FuncGPT（慧函数）, 谁更胜一筹？

news 文章来源：https://blog.csdn.net/CalEx_Tech/article/details/132366059 2024/10/9 16:31:03

哈喽，本文即通过相近的试题，看下最近爆火的科大讯飞星火大模型和 FuncGPT（慧函数）的编码能力有何区别，给大家直观地对比。

开发过程中经常会遇到读取文件内容的情况，需要【判断文件路径是目录还是文件】，及文件编码格式，防止无法读取内容或乱码出现情况。

星火大模型生成代码示例如下：

import java.io.File;

public class Main {

public static void main(String[] args) {

System.out.println(checkPathType("your_file_path"));

}

public static int checkPathType(String filePath) {

File file = new File(filePath);

if (file.exists()) {

if (file.isDirectory()) {

return 1; // directory

} else if (file.isFile()) {

return 0; // file

} else {

throw new IllegalArgumentException("The path is neither a directory nor a file");

}

} else {

throw new IllegalArgumentException("The path does not exist");

}

FuncGPT（慧函数）生成代码示例如下：

在产品界面输入以下指令：

函数功能：判断文件路径是目录还是文件，返回：1 目录，0 文件

参数 1：参数名称：filePath；参数类型：String；参数描述：源路径

返回值：int

生成代码如下：

// 类名：FileUtil

// 函数名：checkFileType

// 函数功能：判断文件的路径是目录还是文件

// POM 依赖包：无

import java.io.File;

public class FileUtil {

/**

* 判断文件的路径是目录还是文件

* @param filePath 源路径

* @return 1 表示目录，0 表示文件

public static int checkFileType(String filePath) {

File file = new File(filePath); // 创建 File 对象

if (file.isDirectory()) { // 判断路径是否为目录

return 1; // 返回 1 表示目录

} else if (file.isFile()) { // 判断路径是否为文件

return 0; // 返回 0 表示文件

} else {

throw new IllegalArgumentException("Invalid file path"); // 如果路径既不是目录也不是文件，抛出异常

}

// 函数示例

// 判断文件的路径是目录还是文件示例

// 入参：filePath，源路径

// 出参：result，1 表示目录，0 表示文件

// 调用示例：

// String filePath = "C:\\Users\\username\\Desktop\\test.txt";

// int result = FileUtil.checkFileType(filePath);

// System.out.println(result);

// 输出结果：例如，路径 "C:\\Users\\username\\Desktop\\test.txt" 是一个文件

// 则输出结果为：0

仅用 14 秒，FuncGPT（慧函数）就生成一个有着清晰代码注释和案例，可读性更好的代码。

通过对比可以发现：

讯飞星火大模型	慧函数
生成时间：17 秒	生成时间：14 秒
难以复用代码中包含主函数，这可能使得代码难以在其他项目中复用	支持复用，更加模块化将函数放在一个独立的工具类中，更加模块化
代码可读性一般	代码注释和案例清晰，可读性更好
总结：在简单的需求场景下，慧函数生成的代码支持复用，更加模块化，且可读性更佳。

二

以上是相对简单的功能需求，接下来我们来一个在开发 ERP 或电商系统中，经常会遇到内容加密，生成签名，展示页面列表等功能场景，需要在 Java 程序中对 List 集合进行排序操作这个相对复杂功能需求。

星火大模型生成代码示例如下：

import java.util.ArrayList;

import java.util.Collections;

import java.util.Comparator;

import java.util.HashMap;

import java.util.List;

import java.util.Map;

public class ListSort {

public static void main(String[] args) {

// 测试数据

List<Map<String, Object>> list = new ArrayList<>();

Map<String, Object> map1 = new HashMap<>();

map1.put ("name", "张三");

map1.put("age", 20);

list.add(map1);

Map<String, Object> map2 = new HashMap<>();

map2.put ("name", "李四");

map2.put("age", 25);

list.add(map2);

Map<String, Object> map3 = new HashMap<>();

map3.put ("name", "王五");

map3.put("age", 22);

list.add(map3);

// 调用 sortList 方法进行排序

sortList(list, "age", "asc");

}

/**

* 对 List 中的 Map 对象按照指定的字段进行排序

* @param list List 对象

* @param columns 排序字段名，以 / 分隔

* @param order 排序类别 asc 顺序，desc 倒序

public static void sortList(List<Map<String, Object>> list, String columns, String order) {

if (list == null || list.isEmpty() || columns == null || columns.isEmpty()) {

return;

}

String[] fieldArray = columns.split("/");

if (fieldArray.length != 2) {

return;

}

Comparator<Map<String, Object>> comparator = new Comparator<Map<String, Object>>() {

@Override

public int compare(Map<String, Object> o1, Map<String, Object> o2) {

String key1 = (String) o1.get(fieldArray[0]);

String key2 = (String) o2.get(fieldArray[0]);

if (order.equalsIgnoreCase("asc")) {

return key1.compareTo(key2);

} else {

return key2.compareTo(key1);

}

};

Collections.sort(list, comparator);

}

而使用 FuncGPT (慧函数) ，只需在界面输入以下具体的需求及参数要求，点击生成代码，20 秒就可以生成拿来即用的代码了。

函数功能：List 排序

参数 1：参数名称：list；参数类型：List<Map<String, Object>>；参数描述：List 对象

参数 2：参数名称：columns；参数类型：String；参数描述：排序字段名，以 / 分隔；

参数 3：参数名称：order；参数类型：String；参数描述：排序类别 asc 顺序，desc 倒序

返回值：不为空值

FuncGPT (慧函数) 生成代码示例如下

// 类名：ListSorter

// 函数名：sortList

// 函数功能：对 List 进行排序

// POM 依赖包：

// <dependency>

// <groupId>org.apache.commons</groupId>

// <artifactId>commons-lang3</artifactId>

// <version>3.12.0</version>

// </dependency>

import org.apache.commons.lang3.StringUtils;

import java.util.Collections;

import java.util.Comparator;

import java.util.List;

import java.util.Map;

public class ListSorter {

/**

* 对 List 进行排序

* @param list List 对象

* @param columns 排序字段名，以 / 分隔

* @param order 排序类别，asc 顺序，desc 倒序

* @return 排序后的 List 对象

public static List<Map<String, Object>> sortList(List<Map<String, Object>> list, String columns, String order) {

String[] columnArray = columns.split("/");

for (String column : columnArray) {

if (StringUtils.isNotBlank(column)) {

Comparator<Map<String, Object>> comparator = (o1, o2) -> {

Object value1 = o1.get(column);

Object value2 = o2.get(column);

if (value1 instanceof Comparable && value2 instanceof Comparable) {

int compareResult = ((Comparable) value1).compareTo(value2);

return order.equalsIgnoreCase("asc") ? compareResult : -compareResult;

}

return 0;

};

Collections.sort(list, comparator);

}

return list;

}

// 函数示例

// 对 List 进行排序示例

// 入参：list，List 对象

// columns，排序字段名，以 / 分隔

// order，排序类别，asc 顺序，desc 倒序

// 出参：sortedList，排序后的 List 对象

// 调用示例：

// List<Map<String, Object>> list = new ArrayList<>();

// Map<String, Object> map1 = new HashMap<>();

// map1.put("name", "John");

// map1.put("age", 25);

// Map<String, Object> map2 = new HashMap<>();

// map2.put("name", "Alice");

// map2.put("age", 30);

// list.add(map1);

// list.add(map2);

// String columns = "name/age";

// String order = "asc";

// List<Map<String, Object>> sortedList = ListSorter.sortList(list, columns, order);

// System.out.println(sortedList);

// 输出结果：例如，按照 name 字段升序排序，age 字段升序排序，排序后的 List 为：[{name=Alice, age=30}, {name=John, age=25}]

// 则输出结果为：[{name=Alice, age=30}, {name=John, age=25}]

通过对比我们不难发现

讯飞星火大模型	慧函数
生成时间：29 秒	生成时间：24 秒
无法处理多个字段的排序需求只能处理按单个字段排序，无法处理多个字段的排序需求	可以处理多个字段的排序需求
代码可读性一般	代码简洁，可读性更好
总结：慧函数生成的代码相对优势更大，能够处理多个字段的排序需求，且代码可读性更优。

AI 技术席卷千行百业的当下，开发人员除了要掌握基本原理和方法外，还要善用工具帮助自己。FuncGPT（慧函数）作为飞算 SoFlu 软件机器人的组成部分，支持创建各种类型的函数。用户可以通过自然语言描述 Java 函数需求，系统即时生成高质量、易读的 Java 函数代码。生成的代码可直接复制到 IDEA 中，或者一键导入到 Java 全自动开发工具函数库中。为开发工程师的日常函数开发工作提供了巨大的便利。

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