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代码伴侣：与您自己的智能AI聊天机器人深入探索代码库！
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
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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。
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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。
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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。
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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。
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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。
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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。
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参与了开源AI挑战赛，争夺主要奖项类别。
❓
延伸问答
这个应用是如何处理代码库的？
该应用自动克隆GitHub仓库，向量化代码并将其存储在PostgreSQL向量数据库中。
智能聊天机器人能回答哪些类型的问题？
智能聊天机器人可以回答所有与代码相关的问题，提供代码的见解和解释。
RAG技术在这个应用中有什么作用？
RAG技术用于将重要对象嵌入向量存储，从而支持高精度的相似性搜索。
这个平台可以用于哪些具体的代码任务？
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。
开发这个应用使用了哪些开源工具？
应用使用了pgvector和pgai等开源工具，构建了灵活的代码探索平台。
这个项目参与了什么比赛？
该项目参与了开源AI挑战赛，争夺主要奖项类别。
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