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原文英文,约600词,阅读约需2分钟。
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内容提要
我们开发了一个基于Streamlit的动态应用,能够深入代码库并回答代码相关问题。该应用自动克隆GitHub仓库,使用pgvector存储向量化代码,并通过RAG技术提供准确的查询答案。
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关键要点
- 开发了一个基于Streamlit的动态应用,能够深入代码库并回答代码相关问题。
- 应用自动克隆GitHub仓库,向量化代码并存储在PostgreSQL向量数据库中。
- 智能聊天机器人可以回答所有代码查询,作为代码助手随时可用。
- 应用利用RAG技术进行重要对象的嵌入,支持高精度的相似性搜索。
- 使用了pgvector和pgai等开源工具,构建了一个灵活的代码探索平台。
- 该平台可以用于创建代码摘要、建议改进、生成JIRA用户故事和测试用例等。
- 参与了开源AI挑战赛,争夺主要奖项类别。
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