Изучение конвейера RAG в Cursor, который обеспечивает индексирование и поиск кода для агентов программирования.
Делиться
Если вы использовали современные интегрированные среды разработки (IDE) в сочетании с агентами для написания кода, вы, вероятно, сталкивались с удивительно точными и актуальными предложениями по изменению кода.
Такой уровень качества и точности достигается благодаря глубокому пониманию агентами вашей кодовой базы.
Возьмем в качестве примера Cursor. На вкладке «Индекс и документация» вы увидите раздел, показывающий, что Cursor уже «загрузил» и проиндексировал кодовую базу вашего проекта:
Итак, как же нам в первую очередь сформировать всестороннее понимание кодовой базы?
По сути, ответ заключается в генерации с расширенными возможностями поиска (Retrieval-Augmented Generation, RAG) , концепции, с которой многие читатели, возможно, уже знакомы. Как и большинство систем на основе RAG, эти инструменты используют семантический поиск в качестве ключевой возможности.
Вместо того чтобы организовывать знания исключительно на основе необработанного текста, кодовая база индексируется и извлекается на основе смысла.
Это позволяет запросам на естественном языке извлекать наиболее релевантные коды, которые затем могут использоваться агентами кодирования для более эффективного анализа, модификации и генерации ответов.
В этой статье мы рассмотрим конвейер RAG в Cursor, который позволяет агентам программирования выполнять свою работу, используя контекстную информацию о кодовой базе.
Содержание
(1) Изучение конвейера RAG в кодовой базе
(2) Поддержание актуальности индекса кодовой базы
(3) Подведение итогов
Источник: towardsdatascience.com
