Sistema inteligente de perguntas e respostas baseado na tecnologia RAG
O DeepWiki-Open integra a tecnologia Retrieval Augmented Generation (RAG) para fornecer aos usuários a funcionalidade inteligente de perguntas e respostas relacionadas ao conteúdo do repositório de código. Esse recurso inovador permite que os desenvolvedores façam perguntas diretamente ao repositório de código, e o sistema gera respostas precisas e sensíveis ao contexto com base em sua compreensão do código.
O mecanismo de funcionamento da função de perguntas e respostas é que, primeiro, o sistema indexa as principais informações e o contexto de toda a base de código para criar um gráfico de conhecimento. Quando um usuário faz uma pergunta, o mecanismo RAG recupera o fragmento de conhecimento relevante e gera uma resposta profissional por meio do modelo Google Gemini. Os resultados são apresentados em tempo real em uma forma de fluxo contínuo, o que melhora muito a experiência de interação.
Os cenários típicos de aplicativos incluem: consultar o método de implementação de uma função específica, compreender a relação de chamada entre os módulos, analisar o fluxo de dados e assim por diante. Por exemplo, um usuário pode perguntar: "Como este repositório lida com a autenticação do usuário?" O sistema extrairá os detalhes de implementação relevantes do código e gerará uma explicação clara.
Essa resposta foi extraída do artigoDeepWiki-Open: geração automatizada de documentação de IA para repositórios do GitHub e do GitLabO
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