在机器学习以及智能化的潮流下，如果智能化与前端相结合，能否产生一些化学反应，指导我们发现一些新的方向呢？
我们是阿里云大数据团队，我们在代码智能方向进行了深入探索。在2020年开年，这个注定不会平凡的日子，我们发布了第一款前端方向智能化产品-- Sophon代码智能提示插件，我们希望在这款智能插件的帮助下，前端开发者们能够“键”步如飞，再也不用担心写不完代码。
功能展示
让我们看看有哪些炫酷的功能吧。
- 推荐如丝般顺滑
- 具备实时学习的能力，实现个性化推荐
- 内置了多个常用的前端代码片段
看到这么多实用且智能的功能，是不是有点心动呢？
关于代码安全
到这里，有用户可能会担心代码安全的问题，我想说完全不用担心，因为我们是以本地化的方式提供服务的，即我们的推荐模型是部署在用户本地的，完全不需要远程通信。我们承诺，我们不会上传任何用户的代码和隐私。
Sophon智能插件的前世今生
如此好用的神器， 是不是很好奇它的推荐是怎样产生的呢？请听我慢慢道来。
我们最初调研发现VsCode自带的智能提示是由各种语言的Language Server提供的，而TypeScript（JavaScript）语言自带的智能提示仅限于关键字或基于语法的提示，如在tsx文件中this.会提示出当前可用的类属性、方法等，作为前端开发者，我们认为这些是远远不够的。我们希望在任何位置、基于任何输入都可以进行产生提示，让开发者不断档的持续输入下去。
为了实现这个目标，我们开始了我们自己的VsCode插件的研发。
开发一个代码提示的插件，并不难，参考官方Demo几分钟就可以搞定。难的是如何能够理解用户的需求，之后向用户推荐有效、正确的代码。
我们调研了很多，最初我们尝试了基于GPT-2的自然语言生成算法进行训练和推荐，发现它可以产生大篇幅的推荐，但是推荐的准确率却不高，我们总结的原因有以下几个：
- 训练集不够多，模型未能完全学习到前端代码的“模式”，所以无法准确推荐；
- 每个人写代码有自己的风格，并且不会写完全一模一样的代码，导致训练难度增高；
- 我认为最重要一点是：机器对于写代码前的每个需求都是未知的，它无法准确感知到具体需求是什么，所以无法推荐出符合预期的代码。
所以，我想，如果有机器能够理解的“需求”，然后基于此进行大量针对性的训练，自然语言生成也不失为一个好的方案。
之后，我们尝试了概率统计算法，发现此方案在准确性、响应速度上完全满足我们的需求，所以我们此种算法为基础，实现了我们的推荐模型。
算法的选取思路
我们认为 “代码”可以被视为一种高度结构化的自然语言，所以可以应用NLP的相关技术优化。以下是通常比较常用的算法。
• Text Classification(文本分类)
把最终提示的内容作为分类种类，把输入文本的上文都当作文本，进行文本分类的训练。
优点：方案简单，所选择的算法较多
缺点：类别较多(每种可提示的内容都是一种类别)，训练的准确率不高
• 自然语言生成(NLG)
把需要提示的内容作为需要生成的内容，把输入文本的上文当作训练数据，每次都进行生成。
优点：可以大规模应用训练数据，可扩展性强。
缺点：可能会生成不符合语法的结果，并且要产生可信度高的推荐，需要大量的训练集
• Markov概率模型
通过n-gram进行切词，切完之后，通过Markov算法构建概率模型，
优点：训练速度快，模型可解释性强
缺点：对于复杂语法的上下文记忆能力弱。
在综合对比之后，我们采用了Markov概率模型的方案，构建概率模型。
在离线训练中， 需要提前准备大量的代码片段，此处我们选择了github上优秀的开源代码进行了预训练，来构建n-gram概率模型。在比较了不同的方案之后我们选取了n=4，同时通过对训练数据拼写的训练建立了大量的词表，实现了在变量命名等范代码推荐领域也可以进行推荐。
以下是我们整体推荐的大致流程图
至此，基于概率模型而又非常好用的智能插件就诞生了。
关于Sophon
Sophon， 即智子，取自优秀科幻小说《三体》，在书中，智子拥有高度的人工智能以及领先人类的科学技术。我们希望借用她来表达我们对代码智能方向的探索和追求。
目前，我们的Sophon智能插件已经在VsCode插件市场上线了，欢迎大家下载使用、拍砖。
我们致力于前端代码智能化，欢迎一起交流。