A Copilot Chat kontextusának értelmezése és használata

A Visual Studióban a Copilot Chat úgy lett kialakítva, hogy környezettudatos legyen, és rendkívül releváns és személyre szabott válaszokat nyújtson a projekt szerkezetének és tartalmának alapos megértésével. Ez a cikk a kulisszák mögött mutatja be, hogyan építi fel és használja fel a kontextust a Copilot Chat a kódolási munkafolyamat továbbfejlesztéséhez.

Hogyan gyűjti össze a Copilot Chat a megoldáskörnyezetet?

A Copilot Chat többrétegű megközelítést használ a kódbázison belüli környezetépítéshez, hogy a javaslatok és válaszok relevánsak és pontosak legyenek.

Codebase-indexelés

Ha az adattár a GitHubon vagy az Azure DevOpson található, a Copilot létrehoz egy távoli indexet a kódbázisról, és kiszámít egy beágyazást, amely a kódban lévő mintákat és kapcsolatokat rögzíti. További információ a GitHubon történő távoli indexelésről.

Ha a kód máshol van üzemeltetve, a Copilot létrehoz egy helyi indexet.

Szemantikai keresés

Az ön kérése alapján a Copilot úgy határozhatja meg, hogy több projektkörnyezetre van szüksége a pontos válaszhoz. Ilyen esetekben szemantikai keresést végez a távoli vagy a helyi indexen.

A hagyományos kereséssel ellentétben, amely pontosan egyezik a szavakkal, a szemantikai keresés a jelentésre összpontosít. Speciális vektoros beágyazások használatával a Copilot a kéréshez legnagyobb szemantikai hasonlósággal rendelkező fájlokat azonosítja, és hozzáadja őket a környezetéhez.

Ezek a fájlok kiegészítik a rendszerkérést, az utasításokat, az implicit környezetet (például a csevegési előzményeket és a megnyitott fájlokat), valamint az Ön által megadott explicit tartalmakat, például a hibákat.

Megtudhatja, hogyan adhat hozzá hivatkozásokat környezetként a csevegésben.

Kódjavaslatok alkalmazása a Copilot-csevegésben

A Copilot Chat gyakran nyújt kódjavaslatokat a válaszokban. Ezeket a javaslatokat pontosan le kell képezni a kódbázisra, mielőtt alkalmazhatók és tesztelhetők lennének.

Modellalapú kódleképezés

A Copilot Chat spekulatív dekódolással pontosan beszúrja a javaslatokat a meglévő fájlokba, csökkentve a hibák kockázatát. Ügynök módban ez lehetővé teszi a Copilot számára, hogy megbízható szerkesztéseket végezzenek, amelyek támogatják a kód önálló összeállítását, hibakeresését és tesztelését.

Copilot-emlékek

A Copilot-emlékek lehetővé teszik a Copilot számára, hogy megismerje a projekt konkrét kódolási szabványait és ajánlott eljárásait, így projekttudatossá és konzisztenssé válik a munkamenetek során.

Hogyan működnek a Copilot emlékek

A Memories intelligens felismerést használ a csapat preferenciáinak megértéséhez, amikor a csevegés keretében adja meg. Az Ön utasítására a Copilot felismeri azokat az eseteket, amikor Ön korrigálja a viselkedését, meghatároz egy irányelvet, vagy arra kéri, hogy emlékezzen valamire.

Az ilyen események észlelésekor megjelenik egy megerősítő üzenet a beállítás mentéséhez.

Ha a rendszer egy beállítást észlel, kiválaszthatja, hogy hová mentse:

• Felhasználói szintű beállítások: a következőre %USERPROFILE%/copilot-instructions.mdmentve: . Ezek a beállítások a projektek összes Copilot-munkamenetére vonatkoznak.
• Adattárszintű beállítások: Mentve a következőre: /.github/copilot-instructions.md. Ezeket a beállításokat a rendszer megosztja a csapatával az adattáron keresztül.

Ez a módszer lehetővé teszi a Copilot személyre szabását a saját munkafolyamatához, miközben közös kódolási szabványokat is létrehoz a csapat számára.

Ahogy továbbra is ösztönzi a Copilotot, megtanítja, hogy hatékonyabban válaszoljon az ön igényeire, és segítsen a csapatának a jövőbeli Copilot-interakciókat javító fejlesztési legjobb gyakorlatok dokumentálásával.

Kapcsolódó tartalom

• Csevegési válaszok testreszabása és környezet beállítása
• Csevegési környezet kezelése hivatkozásokkal
• GitHub Copilot Adatvédelmi központ: Tudnivalók a biztonságról, az adatvédelemről, a megfelelőségről és az átláthatóságról
• Intelligensebb AI-módosítások a Visual Studio Copilotban (DevBlog)