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Die Kontext-Engine von Devin Desktop entwickelt ein tiefes Verständnis für Ihre Codebasis, frühere Aktionen und das, was Sie als Nächstes vorhaben. Frühere Ansätze zur Codegenerierung konzentrierten sich darauf, große Sprachmodelle (LLMs) anhand einer Codebasis feinabzustimmen, was sich nur schwer auf die Anforderungen einzelner Nutzer skalieren lässt. Ein neuerer und inzwischen weit verbreiteter Ansatz nutzt Retrieval-Augmented Generation (RAG), bei der hochrelevante, kontextreiche Prompts erstellt werden, um präzise Antworten von einem LLM zu erhalten. Wir haben einen optimierten RAG-Ansatz für den Kontext Ihrer Codebasis implementiert, der hochwertigere Vorschläge und weniger Halluzinationen liefert.
Devin Desktop bietet vollständiges Fine-Tuning für Enterprise-Kunden, und die beste Lösung kombiniert Fine-Tuning mit RAG.

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Standardkontext

Standardmäßig berücksichtigt Devin Desktop mehrere relevante Kontextquellen.
  • Die aktuelle Datei und andere geöffnete Dateien in Ihrer IDE, die oft sehr relevant für den Code sind, den Sie gerade schreiben.
  • Anschließend wird die gesamte lokale Codebasis indiziert (einschließlich Dateien, die nicht geöffnet sind), und während Sie Code schreiben, Fragen stellen oder Befehle ausführen, stellt die Retrieval-Engine von Devin Desktop relevante Code-Snippets bereit.
  • Für Pro-Nutzer bieten wir längere Kontextfenster, höhere Indizierungslimits und höhere Limits für benutzerdefinierten Kontext und angeheftete Kontexteinträge.
  • Für Teams- und Enterprise-Nutzer kann Devin Desktop auch Remote-Repositorys indizieren. Das ist nützlich für Unternehmen, deren Entwicklung über mehrere Repositorys hinweg arbeitet.

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Context Pinning

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Best Practices

Context Pinning eignet sich besonders, wenn Ihre Aufgabe in der aktuellen Datei von Informationen aus anderen Dateien abhängt. Pinnen Sie nur, was Sie wirklich brauchen. Wenn Sie zu viel anpinnen, kann das das Modell verlangsamen oder seine Leistung beeinträchtigen. Hier sind einige Ideen für effektives Context Pinning:
  • Moduldefinitionen: das Anpinnen von Dateien mit Klassen-/Struct-Definitionen, die sich in Ihrem Repo befinden, aber zu einem anderen Modul gehören als Ihre aktuell aktive Datei.
  • Interne Frameworks/Bibliotheken: das Anpinnen von Verzeichnissen mit Codebeispielen zur Nutzung von Frameworks/Bibliotheken.
  • Spezifische Aufgaben: das Anpinnen einer Datei oder eines Ordners, die bzw. der eine bestimmte Schnittstelle definiert (z. B. .proto-Dateien, Dateien mit abstrakten Klassen, Konfigurationsvorlagen).
  • Aktueller Fokusbereich: das Anpinnen des gemeinsamen Verzeichnisses auf der untersten Ebene, das den Großteil der Dateien enthält, die Sie für Ihre aktuelle Sitzung benötigen.
  • Tests: das Anpinnen einer bestimmten Datei mit der Klasse, für die Sie Unit-Tests schreiben.

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Chat-spezifische Kontextfunktionen

Wenn Sie mit Devin Desktop Chat chatten, haben Sie verschiedene Möglichkeiten, Kontext aus der Codebasis zu nutzen, etwa @-Erwähnungen oder benutzerdefinierte Richtlinien. Weitere Informationen finden Sie auf der Chat-Seite.

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Häufige Fragen (FAQs)

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Indexiert Devin Desktop meine Codebasis?

Ja, Devin Desktop indexiert Ihre Codebasis. Es nutzt außerdem LLMs, um mithilfe unserer eigenen M-Query-Techniken Retrieval-Augmented Generation (RAG) für Ihre Codebasis umzusetzen. Indexierungsleistung und Funktionsumfang variieren je nach Ihrem Workflow und Ihrem Devin Desktop-Plan. Weitere Informationen finden Sie auf unserer Seite zum Kontextverständnis.