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AutoDev Catalyser: 借助生成式 AI 加速理解现有代码库
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AutoDev Catalyser 结合代码分块、术语分割、Transformers 嵌入、TfIdf 计算、嵌入向量相似性计算等技术,实现了强大的语义搜索功能。通过这些技术,用户可以更高效地搜索和分析代码库,找到他们所需的代码和信息。以下是其主要功能总结: 智能代码分块:提高代码管理和搜索的效率。 术语分割:增强查询理解和处理能力。 Transformers 嵌入:提供深层次的语义理解。 TfIdf 与语义分块搜索:结合 TfIdf 和语义嵌入技术,提高搜索精度。 多种搜索策略:支持关键词和代码两种语义搜索类型。 相似性计算:基于嵌入向量实现精确的相似性计算。 统一接口:通过 SemanticSearch 接口和类,实现不同搜索功能的统一调用和扩展。 通过这些功能,AutoDev Catalyser 能够帮助用户更有效地进行代码和信息搜索,提升开发效率和代码质量。 详细见代码:https://github.com/unit-mesh/auto-dev-vscode
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