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Comment Copilot Chat comprend et utilise le contexte

Copilot Chat dans Visual Studio est conçu pour prendre en charge le contexte, offrant des réponses hautement pertinentes et personnalisées en comprenant profondément la structure et le contenu de votre projet. Cet article fournit une vue en arrière-plan de la façon dont Copilot Chat construit et utilise le contexte pour améliorer votre flux de travail de codage.

Comment Copilot Chat rassemble le contexte de la solution

Copilot Chat utilise une approche multicouche pour la création de contexte dans votre codebase pour vous assurer que ses suggestions et réponses sont pertinentes et précises.

Indexation codebase

Si votre référentiel est hébergé sur GitHub ou Azure DevOps, Copilot crée un index distant de votre codebase et calcule une incorporation qui capture des modèles et des relations dans votre code. En savoir plus sur l’indexation à distance sur GitHub.

Si votre code est hébergé ailleurs, Copilot génère un index local.

En fonction de votre invite, Copilot peut déterminer qu’il a besoin d’un contexte de projet plus précis pour répondre avec précision. Dans ce cas, il effectue une recherche sémantique sur l’index distant ou local.

Contrairement à la recherche traditionnelle, qui correspond à des mots exacts, la recherche sémantique se concentre sur la signification. À l’aide d’incorporations vectorielles avancées, Copilot identifie les fichiers avec la similarité sémantique la plus élevée à votre demande et les ajoute à son contexte.

Ces fichiers complètent l’invite système, les instructions, le contexte implicite (par exemple, l’historique des conversations et les fichiers ouverts) et tout contenu explicite que vous fournissez, comme les erreurs.

Découvrez comment ajouter des références en tant que contexte dans la conversation.

Comment Copilot Chat applique des suggestions de code

Copilot Chat fournit fréquemment des suggestions de code dans ses réponses. Ces suggestions doivent être correctement mappées à votre codebase avant de pouvoir être appliquées et testées.

Mappage de code basé sur des modèles

Copilot Chat utilise le décodage spéculatif pour insérer avec précision des suggestions dans des fichiers existants, ce qui réduit le risque d’erreurs. En mode Agent, cela permet à Copilot d’apporter des modifications fiables qui prennent en charge la génération, le débogage et le test de votre code indépendamment.

Souvenirs Copilot

Les mémoires de Copilot permettent à Copilot d'apprendre les normes de codage et les meilleures pratiques spécifiques de votre projet, ce qui permet à Copilot de s'adapter à votre projet et d'être cohérent à travers les sessions.

Fonctionnement des souvenirs Copilot

Les souvenirs utilisent la détection intelligente pour comprendre les préférences de votre équipe lorsque vous invitez dans la conversation. À l’invite, Copilot identifie les instances où vous corrigez son comportement, indiquez une norme ou demandez-lui de mémoriser quelque chose.

Lorsque de telles instances sont détectées, vous voyez un coup de pouce de confirmation pour enregistrer la préférence.

Capture d’écran du moment où Copilot détecte une préférence pour ajouter des souvenirs.

Copilot classe ensuite la préférence dans l’un des trois fichiers suivants :

  • .editorconfig pour les normes de codage
  • CONTRIBUTING.md pour les meilleures pratiques, les recommandations et les normes architecturales.
  • README.md pour obtenir des informations sur les projets de haut niveau

Lorsque vous continuez à inviter Copilot, vous lui apprendrez à répondre plus efficacement à vos besoins et à aider votre équipe en documentant les meilleures pratiques de développement qui améliorent leurs futures interactions Copilot.

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