Das kontextbezogene Verständnis von Copilot kann mit Persistent AI Memory erheblich verbessert werden:
- Integrierte lokale SpeicherdatenbankNach der Integration des Projekts in VS Code kann Copilot direkt auf lokal gespeichertes Fachwissen und Codeschnipsel zugreifen.
- Fachwissen über LagerungFachwissen, wie z. B. Projekt-API-Dokumentation, Programmierhinweise usw., kann über die
store_memoryFunktion in der Datenbank - Unterstützung der semantischen SucheWenn das System von Copilot aufgerufen wird, findet es die relevantesten Speichersegmente durch semantische Suche, um die Genauigkeit der Codevervollständigung zu erhöhen.
- Einfache Konfiguration der UmgebungStellen Sie einfach sicher, dass Sie die Python-Erweiterung und das Copilot-Plugin installieren, und das System wird sich automatisch an die VS Code-Umgebung anpassen!
Diese Art der Integration ermöglicht ein besseres Verständnis der kontextuellen Anforderungen eines bestimmten Projekts, als wenn man sich nur auf eine cloudbasierte Wissensdatenbank verlässt.
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelPersistent AI Memory: persistenter lokaler Speicher für KI-AssistentenDie
Darf nicht ohne Genehmigung vervielfältigt werden:KI-Produktivitätswerkzeuge " Wie lässt sich die kontextbezogene Genauigkeit von Copilot in VS Code optimieren?
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