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基于 LangChain 改造工具调用链，我们可以使用 LangChain 的 Chain 和 PromptTemplate 来重构。以下是具体改造方案： ```typescript import { Chain, PromptTemplate, LLMChain, SequentialChain, SimpleSequentialChain } from "langchain/chains"; import { ChatOpenAI } from "langchain/chat_models/openai"; import { StructuredTool }...

## XML 格式 明白了，对于基于 XML 格式的工具调用，我们可以使用 LangChain 的 OutputParser 和自定义 Chain 来实现。以下是具体改造方案： ```typescript import { BaseOutputParser } from "langchain/schema/output_parser"; import { StructuredOutputParser } from "langchain/output_parsers"; import { PromptTemplate } from...

在 LangChain 中，我们可以通过自定义 Agent 和 Chain 来实现大模型的自主判断和多轮迭代。以下是具体实现方案： ```typescript import { AgentExecutor, createOpenAIFunctionsAgent } from "langchain/agents"; import { BaseChain } from "langchain/chains"; import { ChainValues } from "langchain/schema"; // 1. 定义任务状态...

## 大模型消费 ContextProvider ### 1. 上下文收集流程 #### A. 上下文提供者接口 ```typescript interface ContextProviderExtras { config: ContinueConfig; fullInput: string; // 用户完整输入 embeddingsProvider: ILLM; // 嵌入模型 reranker: ILLM; // 重排序模型 llm: ILLM; //...

## getContextItems 实现 让我详细分析 `getContextItems` 的实现流程： ### 1. 函数签名和参数 ```typescript private getContextItems = async (msg: Message) ``` ### 2. 执行流程 ```mermaid graph TD A[开始] --> B[加载配置] B --> C{检查配置} C...

## 上下文触发方式 User Input 到 Core.getContextItems 的实现流程如下: ```mermaid graph TD A[用户输入] --> B[TipTap编辑器] B --> C[resolveEditorContent] C --> D[gatherContextItems] D --> E[ideMessenger.request] E --> F[Core.getContextItems] F --> G[查找Provider] G -->...

## 用户上下文收集 resolveEditorContent 详细分析 `resolveEditorContent` 和 `gatherContextItems` 的实现： 1. `resolveEditorContent` 的实现: ```typescript async function resolveEditorContent({ editorState, // 编辑器状态 modifiers, // 输入修饰符(如快捷键) ideMessenger, // IDE 消息传递器 defaultContextProviders, // 默认上下文提供者 availableSlashCommands, //...

## 用户输入：个仓库是做什么的 基于代码分析,当用户输入"这个仓库是做什么的"这样的普通文本时,上下文收集的流程如下: 1. 首先,这个输入会通过 `resolveEditorContent` 函数处理: ```typescript export async function resolveEditorContent({ editorState, modifiers, ideMessenger, defaultContextProviders, availableSlashCommands, dispatch, }: ResolveEditorContentInput): Promise { const { parts, contextItemAttrs, selectedCode, slashCommandName } =...

## 上下文构建提示词 基于搜索结果,我可以详细解释上下文是如何构建到提示词中的: 1. 上下文项(Context Items)的基本结构: ```typescript interface ContextItem { name: string; // 上下文项的名称,显示为标题 description: string; // 上下文项的详细描述 content: string; // 实际内容,将被输入到提示词中 uri?: { // 可选的URI信息 type: string; value: string;...

## 4. 仓库代码向量化的流程是怎样的？ 基于代码分析，我可以解释仓库代码向量化的完整流程： ### 1. 数据获取 - 从GitHub仓库获取代码：使用`GitHubRepoManager`从指定的仓库URL克隆代码 - 可选地获取GitHub Issues：使用`GitHubIssuesManager`下载与仓库相关的issues ### 2. 代码分块（Chunking） 代码使用不同的分块器将文件内容分成更小的单位： - `UniversalFileChunker`：主要的分块器，根据文件类型选择适当的分块策略 - `CodeFileChunker`：处理代码文件，使用TreeSitter解析代码语法树进行智能分块 - `TextFileChunker`：处理文本文件，使用语义分块方法 - `IpynbFileChunker`：处理Jupyter笔记本文件 每个分块生成的`FileChunk`包含： - 文件路径 - 内容的起始和结束字节位置 -...