Intelligentes Q&A-System auf Basis der RAG-Technologie
DeepWiki-Open integriert die Retrieval Augmented Generation (RAG)-Technologie, um Benutzern intelligente Frage- und Antwortfunktionen in Bezug auf den Inhalt des Code-Repository zu bieten. Diese innovative Funktion ermöglicht es Entwicklern, Fragen direkt an das Code-Repository zu stellen, und das System generiert auf der Grundlage seines Verständnisses des Codes präzise kontextabhängige Antworten.
Der Funktionsmechanismus der Q&A-Funktion besteht darin, dass das System zunächst die Schlüsselinformationen und den Kontext der gesamten Codebasis indiziert, um einen Wissensgraphen aufzubauen. Wenn ein Nutzer eine Frage stellt, ruft die RAG-Engine das relevante Wissensfragment ab und generiert eine professionelle Antwort über das Google Gemini-Modell. Die Ergebnisse werden in Echtzeit im Streaming-Verfahren präsentiert, was die Interaktionserfahrung erheblich verbessert.
Typische Anwendungsszenarien sind: Abfrage der Implementierungsmethode einer bestimmten Funktion, Verständnis der Aufrufbeziehung zwischen Modulen, Analyse des Datenflusses usw. Ein Benutzer kann zum Beispiel fragen: "Wie behandelt dieses Repository die Benutzerauthentifizierung?" Das System extrahiert die relevanten Implementierungsdetails aus dem Code und erstellt eine klare Erklärung.
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelDeepWiki-Open: Automatische KI-Dokumentationserstellung für GitHub- und GitLab-RepositoriesDie
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