【译】增强 Visual Studio 聊天中的代码库感知能力
内容提要
Visual Studio 17.14.11 版本引入了语义搜索，结合传统关键词搜索与 AI 模型，提升代码搜索的准确性和效率，帮助开发者更快找到所需代码。
关键要点
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Visual Studio 17.14.11 版本引入了语义搜索，提升代码搜索的准确性和效率。
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新功能结合了传统关键词搜索（BM25）与 AI 模型的深度上下文理解能力。
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BM25 依赖于关键词匹配，无法理解同义词、概念或语境。
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语义搜索通过向量嵌入技术理解查询和代码的含义，捕捉函数用途和变量意图。
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语义代码搜索适用于托管在 Azure DevOps 和已建立索引的 GitHub 仓库中的解决方案。
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用户可以通过自然语言提问，语义引擎能理解完整句子。
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语义搜索提高了搜索结果的准确性，能够理解不同措辞表达相同意图。
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集成语义搜索是 Copilot 理解开发者代码库的重要一步，帮助节省时间和减少挫折感。
延伸解读
语义搜索的优势
语义搜索通过理解查询的含义，能够捕捉到不同措辞表达相同意图的能力。这使得开发者在搜索代码时，不再局限于精确的关键词匹配，能够更快速地找到所需内容，提升了工作效率。
BM25的局限性
传统的BM25搜索方法仅依赖关键词匹配，无法理解同义词或上下文。这意味着在复杂的代码库中，开发者可能会错过相关的代码片段，导致搜索结果的准确性降低。
适用范围与集成
新的语义搜索功能适用于托管在Azure DevOps和已建立索引的GitHub仓库的解决方案。开发者可以通过自然语言提问，利用Copilot的功能，快速获取所需信息，提升代码探索的便捷性。
延伸问答
Visual Studio 17.14.11 版本的新功能是什么？
新版本引入了语义搜索，提升了代码搜索的准确性和效率。
语义搜索与传统关键词搜索有什么区别？
语义搜索理解查询的含义，而传统关键词搜索仅依赖于词语匹配。
如何在 Visual Studio 中使用语义代码搜索？
用户可以在 Copilot 聊天窗口中使用自然语言提问，例如“API 请求在哪里？”
语义搜索的技术基础是什么？
语义搜索基于向量嵌入技术，将查询和代码转化为高维空间中的点以衡量语义相似度。
语义搜索如何提高搜索结果的准确性？
它能够理解不同措辞表达相同意图，从而提供更相关的搜索结果。
语义搜索适用于哪些代码库？
语义搜索适用于托管在 Azure DevOps 和已建立索引的 GitHub 仓库中的解决方案。
