コパイロットの文脈理解は、パーシステントAIメモリーによって大幅に改善される：
- 統合されたローカル・メモリー・データベースプロジェクトをVS Codeに統合した後、Copilotはローカルに保存された専門知識やコード・スニペットに直接アクセスできます。
- ストレージの専門知識プロジェクトのAPIドキュメントやプログラミング・ノートなどの専門知識は、以下の方法で渡すことができます。
store_memory関数をデータベースに組み込む - セマンティック検索サポートCopilotから呼び出されると、意味検索によって最も関連性の高いメモリセグメントをマッチングし、コード補完の精度を高めます。
- 簡単な環境設定PythonエクステンションとCopilotプラグインをインストールすれば、システムは自動的にVS Codeの環境に適応します！
この種の統合は、クラウドベースのナレッジベースだけに頼るよりも、特定のプロジェクトの文脈上のニーズをよりよく理解することができる。
この答えは記事から得たものである。持続的AIメモリ：AIアシスタント用の持続的ローカル・メモリ・ストレージについて
無断転載を禁じます：AI生産性ツール " VS CodeでCopilotのコンテキスト精度を最適化するには？
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