上下文感知概览

Devin Desktop 的上下文引擎会深入理解你的代码库、过往操作以及下一步意图。 过去，代码生成方法通常侧重于在代码库上对大语言模型 (LLM) 进行微调， 但这很难扩展以满足每位用户的个性化需求。 近年来，更常见也更受欢迎的方法是利用检索增强生成 (RAG) ， 重点是构建高度相关、上下文丰富的提示， 从而引导 LLM 给出准确答案。 我们针对代码库上下文实现了一种优化的 RAG 方法， 可生成更高质量的建议，并减少幻觉。

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默认上下文

开箱即用时，Devin Desktop 会综合利用多个相关的上下文来源。

• 你在 IDE 中当前打开的文件以及其他已打开的文件，它们通常与你正在编写的代码密切相关。
• 随后，整个本地代码库都会被索引 (包括未打开的文件) ， 当你编写代码、提问或调用命令时，Devin Desktop 的检索引擎会调取相关的代码片段。
• 对于 Pro 用户，我们提供更长的上下文长度、更高的索引上限，以及更高的自定义上下文和已固定上下文项上限。
• 对于 Teams 和 Enterprise 用户，Devin Desktop 还可以索引远程代码仓库。 这对于开发团队需要跨多个代码仓库协作的公司尤其有用。

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上下文固定

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最佳实践

当你当前文件中的任务依赖其他文件中的信息时，上下文固定 会非常有用。 尽量只固定你需要的内容。固定过多内容可能会拖慢速度，或对模型性能造成负面影响。 以下是一些有效进行上下文固定的建议：

• 模块定义：固定位于 repo 中、但属于与当前活动文件不同模块的 class/struct 定义文件。
• 内部框架/库：固定包含框架/库使用示例代码的目录。
• 特定任务：固定定义特定接口的文件或文件夹 (例如 .proto 文件、抽象类文件、配置模板) 。
• 当前关注区域：固定包含当前编码会话所需大部分文件的“最小公共”目录层级。
• 测试：固定包含你正在为其编写单元测试的类的特定文件。

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Chat 专用上下文功能

与 Devin Desktop Chat 对话时，你可以通过多种方式利用代码库上下文， 例如使用 @ 提及 或自定义指南。 更多信息，请参阅 Chat 页面。

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常见问题解答 (FAQ)

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Devin Desktop 会索引我的代码库吗？

是的，Devin Desktop 确实会索引你的代码库。它还会使用 LLM，并借助我们自有的 M-Query 技术，对你的代码库执行检索增强生成 (RAG) 。 索引性能和功能会因你的工作流程以及你使用的 Devin Desktop 套餐而异。更多信息，请访问我们的上下文感知页面。