AI代码审查机器人如何学会“闭嘴”

Greptile公司开发的AI代码审查机器人最初因评论过多而饱受诟病。为了解决这个问题，他们尝试了多种方法，包括改进提示词、让LLM自我评估评论质量，但都收效甚微。最终，他们通过将团队以往的评论向量化，并利用向量数据库进行聚类分析，成功过滤掉与大量被否定评论相似的“无用”评论。这一方法将开发者处理评论的比例从19%提升至55%以上，有效降低了LLM产生的噪音。