codequestion 是一个专为开发者设计的语义搜索应用。它帮助开发者在本地环境中寻找与输入问题相似的开发相关问题,从而减少对网络搜索的依赖。以下是该项目的详细介绍。
开发人员在工作时经常需要在浏览器中查找问题,而 codequestion 让这一过程更为简单和本地化。通过执行相似度查询,codequestion 可以在本地查找与输入问题相似的问题,这样开发者不必每次都在网上搜索。
codequestion 的默认模型基于 Stack Exchange 在 archive.org 上的公开数据构建。一旦安装了模型,用户即可离线使用,不需要网络连接进行查询。
codequestion 使用 Python 3.8+ 开发,并整合了 txtai 做为其底层技术。这一项目可以通过以下步骤轻松安装并开始使用。
要安装 codequestion,最简单的方法是通过 pip 和 PyPI:
pip install codequestion
推荐使用 Python 虚拟环境,以保障不同项目之间的依赖隔离。
如需访问最新的、尚未发布的功能,可以直接从 GitHub 安装:
pip install git+https://github.com/neuml/codequestion
安装完成后,需下载所需的模型:
python -m codequestion.download
下载的模型将存储在 ~/.codequestion/
目录下。如果没有直接的网络连接,也可以手动安装模型,默认的模型可以从 GitHub 发布页面中获取。
启动 codequestion 后,可以在 shell 中键入查询。在控制台输入 help
来查看所有可用命令。
最新版本的 codequestion 集成了 txtai 5.0,支持语义图。通过语义图,可以进行主题建模和路径遍历。例如,可以查看两个可能完全无关联的条目如何通过语义图连接起来。
在 Visual Studio Code 中,用户可以启动 codequestion 的提示框,直接从 IDE 中提出编程问题。按下 Ctrl+`
可以开启一个新的终端并输入 codequestion
启动搜索。
codequestion 构建了一个标准的 txtai 嵌入索引,因此支持通过 txtai API 服务托管该索引。开发者可以配置一个 app.yml
文件来开启 API 服务,并通过 curl 命令测试 API 的搜索功能。
Stack Exchange 的 7z XML 原始数据经过多步骤处理,仅选取评分较高且有公认答案的问题存储到模型中。这些问题和答案被整合到一个名为 questions.db
的 SQLite 文件中。
为 questions.db
中的每个问题构建 txtai 嵌入索引,使 用一种句子变换模型为其向量化。全部转换完成后,这些嵌入将被存储在 Faiss 系统里,支持快速搜索。
codequestion 使用与索引用相同的方法将每次查询令牌化,并将其转化为句子嵌入。通过 Faiss 索引来查找最相似的问题。
构建 codequestion 模型实际上包括从 Stack Exchange 下载数据,执行 ETL 过程,最终生成可被查询的索引。以下步骤涵盖了这一过程:
index.yml
文件建立嵌入索引。为评估模型的性能,使用了 Mean Reciprocal Rank (MRR)
和 Pearson Correlation
衡量其在最新的 Stack Exchange 数据下的表现。
可以在本地通过以下命令重现模型测试结果:
mkdir -p $TEST_PATH wget https://raw.githubusercontent.com/neuml/codequestion/master/test/stackexchange/query.txt -P $TEST_PATH/stackexchange wget http://ixa2.si.ehu.es/stswiki/images/4/48/Stsbenchmark.tar.gz tar -C $TEST_PATH -xvzf Stsbenchmark.tar.gz python -m codequestion.evaluate -s test -p $TEST_PATH
通过以上的描述和指引,开发者可以快速上手并体验 codequestion 带来的便利。它的本地搜索能力和嵌入技术的结合,使其成为开发者手头的强大工具。
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