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O mecanismo de contexto do Devin Desktop cria uma compreensão profunda da sua base de código, das ações anteriores e da sua próxima intenção. Historicamente, as abordagens de geração de código se concentravam no ajuste fino de grandes modelos de linguagem (LLMs) com base em uma base de código, o que é difícil de escalar para atender às necessidades de cada usuário. Uma abordagem mais recente e popular usa a geração aumentada por recuperação (RAG), que se concentra em técnicas para construir prompts altamente relevantes e ricos em contexto a fim de obter respostas precisas de um LLM. Implementamos uma abordagem de RAG otimizada para o contexto da base de código, que gera sugestões de maior qualidade e menos alucinações.
O Devin Desktop oferece ajuste fino completo para empresas, e a melhor solução combina ajuste fino com RAG.

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Contexto padrão

Por padrão, o Devin Desktop leva em consideração várias fontes de contexto relevantes.
  • O arquivo atual e outros arquivos abertos no seu IDE, que geralmente são muito relevantes para o código que você está escrevendo no momento.
  • Toda a base de código local é então indexada (incluindo arquivos que não estão abertos), e trechos de código relevantes são recuperados pelo mecanismo de recuperação do Devin Desktop enquanto você escreve código, faz perguntas ou executa comandos.
  • Para usuários Pro, oferecemos janelas de contexto maiores, limites de indexação ampliados e limites mais altos para contexto personalizado e itens de contexto fixados.
  • Para usuários de Teams e Enterprise, o Devin Desktop também pode indexar repositórios remotos. Isso é útil para empresas cuja equipe de desenvolvimento trabalha em vários repositórios.

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Recursos de contexto específicos do Chat

Ao conversar no Devin Desktop Chat, você tem várias maneiras de aproveitar o contexto da base de código, como menções com @ ou diretrizes personalizadas. Consulte a página do Chat para mais informações.

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Perguntas frequentes (FAQ)

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O Devin Desktop indexa minha base de código?

Sim, o Devin Desktop indexa sua base de código. Ele também usa LLMs para realizar geração aumentada por recuperação (RAG) sobre sua base de código com nossas próprias técnicas de M-Query. O desempenho da indexação e os recursos variam de acordo com seu fluxo de trabalho e seu plano do Devin Desktop. Para mais informações, visite nossa página sobre reconhecimento de contexto.