Ein praktischer Ansatz zur Verbesserung der sprachenübergreifenden Unterstützung
Für Projektumgebungen mit gemischten Programmiersprachen erfordert das Standard-StarCoder-Modell von Tabby eine spezielle Konfiguration, obwohl es mehrere Sprachen unterstützt:
- Dateikennzeichnung: Beibehaltung der korrekten Dateierweiterungen in VSCode (z.B. .py/.js/.go), damit das Modell den Sprachtyp erkennen kann
- eindeutige AufforderungDeklarieren Sie die Sprachumgebung zuerst im Chat-Quiz (如@file.js指定JavaScript上下文)
- ModellkombinationBereitstellung mehrerer Instanzen von Tabby für verschiedene Sprachstapel über die
--modelParameter-spezifische spezialisierte Modelle - Struktur des ProjektsStandardverzeichnislayout beibehalten (z.B. src/verschiedene Sprachcodes trennen)
Für spezielle Szenarien: Rust+WASM-Projekten wird empfohlen, zuerst die@main.rsStellen Sie den Kontext her und verarbeiten Sie dann den Front-End-Teil. Geschäftsanwender können auf der Grundlage größerer Modelle wie CodeLlama-34B ein besseres mehrsprachiges Verständnis erreichen.
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelTabby: ein nativer, selbstgehosteter KI-Programmierassistent, der sich in VSCode integriertDie
Darf nicht ohne Genehmigung vervielfältigt werden:KI-Produktivitätswerkzeuge " Wie lassen sich die Einschränkungen von Tabby beim kontextuellen Verständnis in mehrsprachigen Projekten überwinden?
