Как курсор на самом деле индексирует ваш код

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