基于大模型的 XML 代码生成器

项目背景

内部业务系统需要工程师根据需求文档编写结构复杂、约束严格的 XML，再由内部系统编译生成后续业务代码。原有流程依赖工程师逐项理解需求并手工编码，批量任务的交付周期较长。

该项目探索将自然语言业务需求直接转化为可编译 XML，以缩短批量代码生产周期，并降低重复编写带来的结构和字段错误。

我的职责

我负责整体方案设计、训练数据收集与清洗标注、Qwen LoRA / SFT 微调、Prompt 格式约束，以及评测指标与测试集建设，与约 5 人团队共同完成模型研发与原型验证。

核心流程

用户提交需求文档或具体业务需求的语义描述，模型生成 XML；结果随后经过解析、结构与业务规则校验，合格代码可交由内部系统编译并生成后续业务代码。

核心难点

稳定生成复杂 XML

模型的主要失败集中在三类：XML 无法解析或标签未闭合、节点缺失及层级或顺序错误，以及字段值不符合业务规则。它们分别对应语法有效性、结构完整性和业务正确性，不能只用单一文本相似度衡量。

让合成数据可靠进入训练集

为了补足复杂样本，我们使用 LLM 辅助扩充数据，并建立一条带质量门槛的数据链路：XML Parser 检查 → Schema 与业务规则校验 → 去重和异常过滤 → 人工抽检或二次标注 → 仅保留可解析或可编译样本。

平衡数据与训练稳定性

复杂样本扩充不仅增加数据量，也用于改善训练集分布。微调阶段结合 batch size、warmup 等超参数调整，让模型更稳定地学习长结构、层级关系和字段约束。

评测与结果

评测覆盖 XML 解析成功率、完整代码准确率、节点与字段级准确率、首行命中率及 BLEU。在项目评测中，首行命中率从 40% 提升至 100%，XML 解析成功率从 20% 提升至 91%。

项目获得一项内部创新奖。这次实践也验证了，领域代码生成的质量不只取决于模型规模，更取决于数据质量、格式约束和贴近真实任务的评测体系。

项目边界

模型研发与原型验证于 2025 年 4 月至 7 月完成；后续部署与内部系统集成尚未完成。由于项目涉及内部保密信息，本案例不展示组织名称、需求样本、系统截图、Demo、代码或集成细节。