A compreensão contextual do Copilot pode ser significativamente aprimorada com a memória persistente de IA:
- Banco de dados de memória local integradoApós integrar o projeto ao VS Code, o Copilot pode acessar diretamente a experiência e os trechos de código armazenados localmente
- Experiência em armazenamentoConhecimento especializado, como documentação da API do projeto, notas de programação, etc., pode ser transmitido por meio do
store_memoryno banco de dados - Suporte à pesquisa semânticaQuando chamado pelo Copilot, o sistema combina os segmentos de memória mais relevantes por meio de pesquisa semântica para aumentar a precisão do preenchimento de código
- Fácil configuração do ambienteSe você não tiver o sistema de gerenciamento de arquivos do VS Code, não se esqueça de instalar a extensão Python e o plug-in Copilot, e o sistema se adaptará automaticamente ao ambiente do VS Code!
Esse tipo de integração proporciona uma melhor compreensão das necessidades contextuais de um projeto específico do que depender apenas de uma base de conhecimento baseada na nuvem.
Essa resposta foi extraída do artigoPersistent AI Memory: armazenamento de memória local persistente para assistentes de IAO
Não pode ser reproduzido sem permissão:Ferramentas de produtividade de IA " Como otimizar a precisão contextual do Copilot no VS Code?
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