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RooCode&KiloCode实验性的代码语义搜索功能，索引代码仓库
实验性代码索引
Roo 可以使用该codebase_search工具来查找相关代码，代码库索引 | Roo 代码文档[1]，帮助我们更好的用LLM写代码！
代码索引
Codebase Indexing 功能支持使用 AI 嵌入在整个项目中进行语义代码搜索。它无需搜索精确的文本匹配，而是能够理解查询的含义
启用后，索引系统：
使用 Tree-sitter解析代码以识别语义块（函数、类、方法），使用 AI 模型创建每个代码块的嵌入，将向量存储在 Qdrant 数据库中，以便快速进行相似性搜索，codebase_search为 Roo提供智能代码发现工具。这使得“用户身份验证逻辑”或“数据库连接处理”等自然语言查询能够在整个项目中找到相关代码。
代码索引配置
实验性的语义搜索，它可以使用自然语言（而非精确的关键字匹配）来搜索整个代码库。
1、自然语言查询：询问“查找身份验证逻辑”，而不是搜索文件
2、人工智能理解：理解代码关系和上下文
3、矢量搜索技术：使用 OpenAI 嵌入或本地 Ollama 处理
ollama pull nomic-embed-textmxbai-embed-large：最大、质量最高的嵌入模型。
nomic-embed-text：性能和嵌入质量的最佳平衡。
all-minilm：紧凑型号，质量较低但性能更快。
4、跨项目发现：搜索整个索引代码库，而不仅仅是打开文件
5、Qdrant 矢量数据库：先进的嵌入技术，实现强大的搜索功能
version: '3.8'
services:
qdrant:
image: qdrant/qdrant
ports:
- "6333:6333"
volumes:
- qdrant_storage:/qdrant/storage
volumes:
qdrant_storage:docker run -p 6333:6333 qdrant/qdrant重要提示：此功能尚处于实验阶段，默认情况下处于禁用状态。请在“设置”>“实验”中启用它。
待机（灰色）：未运行，等待配置
索引（黄色）：当前正在处理文件
已编入索引（绿色）：最新且可供搜索
错误（红色）：需要注意的失败状态
WHY?
智能代码
1.Tree-sitter 集成：使用 AST 解析来识别语义代码块
2.语言支持：Tree-sitter 支持所有语言
3.后备方案：针对不支持的文件类型进行基于行的分块,块大小：
最低：100 个字符
最多：1,000 个字符
智能拆分大型函数
自动文件, 索引器自动排除：
1.二进制文件和图像
2.大文件（>1MB）
3.Git 存储库（.git文件夹）
4.依赖项（node_modules、vendor等）
5.文件匹配.gitignore和.rooignore模式
代码变更
1.文件监视：监视工作区的变化
2.智能更新：仅重新处理修改过的文件
3.基于哈希的缓存：避免重新处理未改变的内容
4.分支切换：自动处理 Git 分支变更
代码上下文压缩
更少的token，更多的上下文！
对实验性对话压缩功能进行了重大改进：
1.高级控制：用于微调压缩行为的新实验设置
2.改进的压缩：更好地总结对话，同时保留重要的上下文
3.增强的用户界面：用于管理冷凝设置的新界面组件
引用链接
[1] 代码库索引 | Roo 代码文档: https://docs.roocode.com/features/experimental/codebase-indexing
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