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使用 continue 自定义 AI 编程环境

    一直在使用github 的 copilot 来编程，确实好用，对编码效率有很大提升。

    但是站在公司角度，因为它只能对接公网（有代码安全问题）。另外，它的扩展能力也不强，无法适配公司特定领域的知识库，无法最大化作用，所以不太能大规模推广，当然，还有成本问题（每月每人70多元，不是个小数目）。

    于是，想尝试选型 开源的Continue插件来试试，是否可以替代github copilot，完成公司内部的AI 编程。试用了一下，总如如下：

一、Continue介绍：

它是一款开源的领先的AI编程助手，主要作用是代码自动生成和在编码中问答。因为是完全开源的，可定制性也非常好，一些企业级的大模型产品，也采用类似的方案。它作为插件，支持VS Code 和 JetBrains 两种较通用的IDE。

主要的功能一览：

1：快速理解选中的代码，为你解释代码。通过问答（解释选中代码）

2：自动补全代码，提供编码的提示。使用 tab 来选择提示的代码。

3：对选定的代码进行重构。问题（可提出重构的要求）

4：针对当前项目/代码库的代码进行提问。使用 @codebase 进行范围限定后的提问。

还有一些默认范围。如：@Git Diff @Terminal @Problems

5：快速引用上下文。针对上下文进行提问。上下文有一些默认值，也可以自行定义。如：@a1.cpp 这是针对代码 @React 代码框架 ……

6：使用 / 快速执行命令，完成固定的任务。预置任务：

/comment 加注释，/edit 编辑修改代码，/share 将代码按指定格式输出用于分享，/cmd 执行命令，/test 生成单元测试。

命令可以自行定义（定义的执行是提示词）

7：进一步解释/解决调试终端中的错误。

二、安装初始化：

2.1：Configuration

    配置主要是配使用的聊天模型，补齐代码模型，嵌入式索引算法模型，排序算法模型。
免费试用（在线）：

{
"models": [
{
"title": "GPT-4o (trial)",
"provider": "free-trial",
"model": "gpt-4o"
}
],
"tabAutocompleteModel": {
"title": "Codestral (trial)",
"provider": "free-trial",
"model": "AUTODETECT"
},
"embeddingsProvider": {
"provider": "free-trial"
},
"reranker": {
"name": "free-trial"
}
}

使用的都是公网提供的代理服务，在时间，速度，性能，功能上都是有限制的。所以，对于企业级应用是基本不能用。

最佳配置（在线）：

chatting：使用 Claude 3.5

autocomplete：Codestral

embeddings：Voyage AI

remark：Voyage AI

{
"models": [
{
"title": "Claude 3.5 Sonnet",
"provider": "anthropic",
"model": "claude-3-5-sonnet-20240620",
"apiKey": "[ANTHROPIC_API_KEY]"
}
],
"tabAutocompleteModel": {
"title": "Codestral",
"provider": "mistral",
"model": "codestral-latest",
"apiKey": "[CODESTRAL_API_KEY]"
},
"embeddingsProvider": {
"provider": "openai",
"model": "voyage-code-2",
"apiBase": "https://api.voyageai.com/v1/",
"apiKey": "[VOYAGE_AI_API_KEY]"
},
"reranker": {
"name": "voyage",
"params": {
"apiKey": "[VOYAGE_AI_API_KEY]"
}
}
}

这虽然是最佳配置，但因为涉及apikey，所以需要去相应的完成注册。

本地配置（离线）：

主要使用ollama来完成本地服务的部署。可以保证使用中不会有什么内容外泄。

  • For chat: ollama pull llama3:8b
  • For autocomplete: ollama pull starcoder2:3b
  • For embeddings: ollama pull nomic-embed-text

{
"models": [
{
"title": "Ollama",
"provider": "ollama",
"model": "AUTODETECT"
}
],
"tabAutocompleteModel": {
"title": "Starcoder 2 3b",
"provider": "ollama",
"model": "starcoder2:3b"
},
"embeddingsProvider": {
"provider": "ollama",
"model": "nomic-embed-text"
}
}

注意：为了保证完全私密性，对于VSCode的插件安装需要单独下载后安装。

对于遥测监控功能需要关闭：将 

"allowAnonymousTelemetry"

设置为 

false

。这将阻止 Continue 插件向 PostHog 发送匿名遥测数据。

验权配置：

验权方式：通过apikey

    "apiKey": "xxx"
上下文长度配置：

设置模型的上下文长度，确定了chat时能返回的长度

   "contextLength": 8192
定制对话模板

如果你采用的模型，对于提示词有特殊的要求，可以通过定制对话模板，来统一不同模型造成的差异。这个需要你对采用的模型非常熟悉。

~/.continue/config.ts

function modifyConfig(config: Config): Config {
const model = config.models.find(
(model) => model.title === "My Alpaca Model",
);
if (model) {
model.templateMessages = templateAlpacaMessages;
}
return config;
}

continue/core/llm/templates/chat.ts at main · continuedev/continue · GitHub

function templateAlpacaMessages(msgs: ChatMessage[]): string {
let prompt = "";

if (msgs[0].role === "system") {
prompt += ${msgs[0].content}\n;
msgs.pop(0);
}

prompt += "### Instruction:\n";
for (let msg of msgs) {
prompt += ${msg.content}\n;
}

prompt += "### Response:\n";

return prompt;
}

定制Edit提示词

如果要定制 /edit 的提示词，可以如下配置。（具体如何定义类似/edit，后面会有讲解）

const codellamaEditPrompt = \``{{{language}}}
{{{codeToEdit}}}
```
[INST] You are an expert programmer and personal assistant. Your task is to rewrite the above code with these instructions: "{{{userInput}}}"

Your answer should be given inside of a code block. It should use the same kind of indentation as above.
[/INST] Sure! Here's the rewritten code you requested:
```{{{language}}}`;

function modifyConfig(config: Config): Config {
config.models[0].promptTemplates["edit"] = codellamaEditPrompt;
return config;
}

定制对话模型返回：

如果定制自已的简易的大模型来支持输入，可以如下配置：（当然，这样做的可能性很小，一般是不会这么做的）

export function modifyConfig(config: Config): Config {
config.models.push({
options: {
title: "My Custom LLM",
model: "mistral-7b",
},
streamCompletion: async function* (
prompt: string,
options: CompletionOptions,
fetch,
) {
// Make the API call here

  // Then yield each part of the completion as it is streamed
   // This is a toy example that will count to 10
   for (let i = 0; i < 10; i++) {
     yield `- ${i}\n`;
     await new Promise((resolve) => setTimeout(resolve, 1000));
   }
 },

});
return config;
}

2.2：Provider Select

Provider，实际上是联系continue和背后模型的一个服务，我们还需要单独说明一下。

自行托管服务
  • 本地私有部署——可以选择一些通用的服务，有一大堆。

我们用的是Ollama

  • 远程——可以将服务部署到公有云服务，比如AWS，Azure，阿里云。

可以选用一些标准框架，比如：HuggingFace TGI，vLLM，Anyscal Private Ednpoints。

Saas公有云服务

  • Open-source models —— 开源社区提供的

  • 商业模型 —— 商业公司提供的模型。

也可以使用 OpenRouter来适配上述两种。

2.3：models Select

选择的模型支持，那就是 会话，代码补全，词嵌入（索引）模型了。在config.json文件中配置。

代码补齐，聊天，词嵌入（编码索引），重排序 对应的支持模型

聊天：用于与用户进行自然语言交流，回答编程相关的问题，解释代码，提供编程建议等。

代码补全：在用户编写代码时，实时提供代码补全建议，提高编程效率。

词嵌入：用于生成代码和文档的向量表示，支持相似度计算、代码搜索、推荐等功能。将代码和自然语言转换成高维向量，以便进行各种向量操作，如查找相似代码片段、推荐相关文档等。

重排序：对于多个生成结果或推荐结果进行排序，以提供最优的建议给用户。

Chat：

建议 30B + parameters。

开源LLM——Llama 3，DeepSeek

商用LLM——Claude 3，GPT-4o，Gemini Pro，

AutoComplete：

建议 1-15 B parameters

开源LLM——DeepSeek，StarCoder

商用LLM——Mistral codestral-latest

Embeddings:

开源LLM——nomic-emded-text

商用LLM——voyage-code-2

三、自定义功能

可以自定义和配置的项目有：

  • Models 和 providers （这个在上一章里已经基本讲过了）

  • 上下文变量 @

  • 快速命令 /

  • 其它配置项

3.1：Context Provider

可以通过@快速引用希望引用的代码或文档内容，然后交给LLM去查找答案。

Context 有三种类型：

第一种：normal 就是正常的类型，比如 @ codebase, termial，os之类的，就是直接引用内容。

第二种：query 就是需要查询后的内容，比如 @ Google, Search 之类的，需要有搜索后得到的内容。

第三种：submenu 就是需要用户再做选择的。比如 @Folder @issue

系统内置：

@code：可以引用当前工程中的 Function 或者 Class。

@Git Diff：针对需要提交的内容做询问。这个可以在提交前review一下代码。

@Terminal：针对IDE中的Terminal的内容引用。

@Docs：指定具体的文档

@Files / Folder：指定具体的文件或者目录

@Codebase：指定的是当前工程

@URL：指定一个路径文件内容

@Google：基于google搜索的结果，这个是要求在线的。

@Github issues: 针对github 的isuue，这需要配置一下token获得指定工程的授权。

@GitLab MR 针对gitlab 的merge request，这个需要配置一下git lab的服务器。

@jira 这个可以针对jira issue 进行提问，但需要配置许可token。还可以配置一下 issue的query，缩小范围。

@postgres：可以针对某张表内容或者全部表内容。需要进行DB的连接配置。

@database：这个可以针对所有数据库，需要做更多的连接配置

@Locals：针对当前线程的局部变量

@os：针对当前的操作系统

自定义context provider

需要实现 CustomContextProvider

interface CustomContextProvider {
  title: string;
  displayTitle?: string;
  description?: string;
  renderInlineAs?: string;
  type?: ContextProviderType;
  getContextItems(
    query: string,
    extras: ContextProviderExtras,
  ): Promise<ContextItem[]>;
  loadSubmenuItems?: (
    args: LoadSubmenuItemsArgs,
  ) => Promise<ContextSubmenuItem[]>;
}

最重要就是上下文的名字和内容。

~/.continue/config.ts

const RagContextProvider: CustomContextProvider = {
title: "rag",
displayTitle: "RAG",
description:
"Retrieve snippets from our vector database of internal documents",

getContextItems: async (
query: string,
extras: ContextProviderExtras,
): Promise<ContextItem[]> => {
const response = await fetch("https://internal_rag_server.com/retrieve", {
method: "POST",
body: JSON.stringify({ query }),
});

const results = await response.json();

return results.map((result) => ({
   name: result.title,
   description: result.title,
   content: result.contents,
 }));

},
};

export function modifyConfig(config: Config): Config {
if (!config.contextProviders) {
config.contextProviders = [];
}
config.contextProviders.push(RagContextProvider);
return config;
}

如何实现 submenu 或者 query 呢？

如果是query，需要提供一个输入框，用来辅助生成内容。

type 设置为qury。

如果是submenu，需要将 type 设置为 submenu。需要提供submenu的内容

const ReadMeContextProvider: CustomContextProvider = {
title: "readme",
displayTitle: "README",
description: "Reference README.md files in your workspace",
type: "submenu",

getContextItems: async (
query: string,
extras: ContextProviderExtras,
): Promise<ContextItem[]> => {
// 'query' is the filepath of the README selected from the dropdown
const content = await extras.ide.readFile(query);
return [
{
name: getFolder(query),
description: getFolderAndBasename(query),
content,
},
];
},

loadSubmenuItems: async (
args: LoadSubmenuItemsArgs,
): Promise<ContextSubmenuItem[]> => {
// Filter all workspace files for READMEs
const allFiles = await args.ide.listWorkspaceContents();
const readmes = allFiles.filter((filepath) =>
filepath.endsWith("README.md"),
);

// Return the items that will be shown in the dropdown
 return readmes.map((filepath) => {
   return {
     id: filepath,
     title: getFolder(filepath),
     description: getFolderAndBasename(filepath),
   };
 });

},
};

export function modifyConfig(config: Config): Config {
if (!config.contextProviders) {
config.contextProviders = [];
}
config.contextProviders.push(ReadMeContextProvider);
return config;
}

function getFolder(path: string): string {
return path.split(/[/\]/g).slice(-2)[0];
}

function getFolderAndBasename(path: string): string {
return path
.split(/[/\]/g)
.slice(-2)
.join("/");
}

在实现中，可以引入 Node的其它模块，辅助完成编程。

如果不想使用TypeScript，要使用其它语言，可以使用RestFull接口来适配。

{
"name": "http",
"params": {
"url": "https://myserver.com/context-provider",
"title": "http",
"description": "Custom HTTP Context Provider",
"displayTitle": "My Custom Context"
}
}

3.2：Slash Commands

用 / 开头的一系列命令，可以指明一些操作的具体内容。

内置命令：

/edit：按照后续的指令，对于当前选中的代码进行编辑。

/comment：对代码加注释

/share：对当前代码按指定要求进行markdown方式的输出，方便share。

/cmd：将结果输出到terminal，像一个shell command。

/commit: 生成一个commit的 message，针对需要提交的代码。

/http: 通过HTTP Restful 接口获取信息。

/issue：提交一个bug，需要做一些连接。可以快速提单。

/so：从 stackOverflow 上获取内容进行询问。

自定义命令：

通过提示词（自然语言）来定义命令：

customCommands=[{
"name": "check",
"description": "Check for mistakes in my code",
"prompt": "{{{ input }}}\n\nPlease read the highlighted code and check for any mistakes. You should look for the following, and be extremely vigilant:\n- Syntax errors\n- Logic errors\n- Security vulnerabilities\n- Performance issues\n- Anything else that looks wrong\n\nOnce you find an error, please explain it as clearly as possible, but without using extra words. For example, instead of saying 'I think there is a syntax error on line 5', you should say 'Syntax error on line 5'. Give your answer as one bullet point per mistake found."
}]

通过程序来实现自定义命令：

export function modifyConfig(config: Config): Config {
config.slashCommands?.push({
name: "commit",
description: "Write a commit message",
run: async function* (sdk) {
const diff = await sdk.ide.getDiff();
for await (const message of sdk.llm.streamComplete(
${diff}\n\nWrite a commit message for the above changes. Use no more than 20 tokens to give a brief description in the imperative mood (e.g. 'Add feature' not 'Added feature'):,
{
maxTokens: 20,
},
)) {
yield message;
}
},
});
return config;
}

四：功能详解

4.1：Chat 功能

    对于chat功能，完全依赖于模型的能力，按道理来说，使用越强的模型，效果越好。和直接使用chatGPT的情况类似。这里不再详细讨论。按目前市面上的情况来看，GPT-4o的能力应该是最强的。对于开源模型，llama3-70b，或者最新的llama3.1-405B（号称多项指标超越 GPT4o)

4.2：Tab Autocomplete

    对于自动补全，是 AI Code 的最重要功能，

    商业的版本，官方推荐的并不是GPT的模型，而是 Mistra的codestral-latest。开源版本，推荐的是 starcode2:16b。如果你觉得运行太慢，可以考虑  

deepseek-coder:1.3b-base。

如果你有更多的计算资源，可以考虑升级到 

deepseek-coder:6.7b-base

.

    官方不推荐 GPT和Claude（并不是预算的原因），因为自动补齐在训练时需要有提示词，但这些商业的模型做得并不好。而要做到这一点，10b以下的参数量就能做得很好。类似如下的提示词训练：

// Fill in the middle prompts

import { CompletionOptions } from "..";
import { AutocompleteSnippet } from "./ranking";

interface AutocompleteTemplate {
  template:
    | string
    | ((
        prefix: string,
        suffix: string,
        filename: string,
        reponame: string,
        snippets: AutocompleteSnippet[],
      ) => string);
  completionOptions?: Partial<CompletionOptions>;
}

// https://huggingface.co/stabilityai/stable-code-3b
const stableCodeFimTemplate: AutocompleteTemplate = {
  template: "<fim_prefix>{{{prefix}}}<fim_suffix>{{{suffix}}}<fim_middle>",
  completionOptions: {
    stop: ["<fim_prefix>", "<fim_suffix>", "<fim_middle>", "<|endoftext|>"],
  },
};

// https://arxiv.org/pdf/2402.19173.pdf section 5.1
const starcoder2FimTemplate: AutocompleteTemplate = {
  template: (
    prefix: string,
    suffix: string,
    filename: string,
    reponame: string,
    snippets: AutocompleteSnippet[],
  ): string => {
    const otherFiles =
      snippets.length === 0
        ? ""
        : "<file_sep>" +
          snippets
            .map((snippet) => {
              return snippet.contents;
              // return `${getBasename(snippet.filepath)}\n${snippet.contents}`;
            })
            .join("<file_sep>") +
          "<file_sep>";

    let prompt = `${otherFiles}<fim_prefix>${prefix}<fim_suffix>${suffix}<fim_middle>`;
    return prompt;
  },
  completionOptions: {
    stop: [
      "<fim_prefix>",
      "<fim_suffix>",
      "<fim_middle>",
      "<|endoftext|>",
      "<file_sep>",
    ],
  },
};

const codeLlamaFimTemplate: AutocompleteTemplate = {
  template: "<PRE> {{{prefix}}} <SUF>{{{suffix}}} <MID>",
  completionOptions: { stop: ["<PRE>", "<SUF>", "<MID>", "<EOT>"] },
};

// https://huggingface.co/deepseek-ai/deepseek-coder-1.3b-base
const deepseekFimTemplate: AutocompleteTemplate = {
  template:
    "<｜fim▁begin｜>{{{prefix}}}<｜fim▁hole｜>{{{suffix}}}<｜fim▁end｜>",
  completionOptions: {
    stop: ["<｜fim▁begin｜>", "<｜fim▁hole｜>", "<｜fim▁end｜>", "//"],
  },
};

const deepseekFimTemplateWrongPipeChar: AutocompleteTemplate = {
  template: "<|fim▁begin|>{{{prefix}}}<|fim▁hole|>{{{suffix}}}<|fim▁end|>",
  completionOptions: { stop: ["<|fim▁begin|>", "<|fim▁hole|>", "<|fim▁end|>"] },
};

const gptAutocompleteTemplate: AutocompleteTemplate = {
  template: `Your task is to complete the line at the end of this code block:
\`\`\`
{{{prefix}}}
\`\`\`

The last line is incomplete, and you should provide the rest of that line. If the line is already complete, just return a new line. Otherwise, DO NOT provide explanation, a code block, or extra whitespace, just the code that should be added to the last line to complete it:`,
  completionOptions: { stop: ["\n"] },
};

export function getTemplateForModel(model: string): AutocompleteTemplate {
  const lowerCaseModel = model.toLowerCase();

  // if (lowerCaseModel.includes("starcoder2")) {
  //   return starcoder2FimTemplate;
  // }

  if (
    lowerCaseModel.includes("starcoder") ||
    lowerCaseModel.includes("star-coder") ||
    lowerCaseModel.includes("starchat") ||
    lowerCaseModel.includes("octocoder") ||
    lowerCaseModel.includes("stable")
  ) {
    return stableCodeFimTemplate;
  }

  if (lowerCaseModel.includes("codellama")) {
    return codeLlamaFimTemplate;
  }

  if (lowerCaseModel.includes("deepseek")) {
    return deepseekFimTemplate;
  }

  if (lowerCaseModel.includes("gpt")) {
    return gptAutocompleteTemplate;
  }

  return stableCodeFimTemplate;
}

4.3：代码的检索场景

    代码的检索，从表面上并不能看到，但实际上很多功能都和它相关。比如：我们使用的上下文引用，快速命令，都会对大量的内容进行索引，匹配。这需要很好的 Codebase retrival 功能，这就依赖于嵌入式模型，关键字搜索，排序的功能。

    比如：@folder What is the purpose of the utils directory?  这里会检索内容。

当然，并不是所有的检索都会被continue执行，

使用嵌入编码的情况

高层次问题和上下文检索： 当用户提出高层次的问题（例如关于代码库的设计、架构、实现方法等）时，Continue 会使用嵌入编码来对整个代码库进行语义检索。这有助于找到与用户问题最相关的文档和代码片段。

@codebase How is the authentication implemented in this project?

相似代码生成和引用： 当用户要求生成与现有代码相似的新代码时，Continue 会使用嵌入编码来查找相似的代码片段，以便生成新的代码或提供参考。

    @React Generate a new component similar to the existing Button component.

文件夹或特定文件的上下文检索： 当用户针对特定文件夹或文件提出问题时，Continue 会使用嵌入编码来检索相关内容，确保回答与上下文相关。

@folder What is the purpose of the utils directory?

综合文档和代码库检索： 在用户希望检索整个文档和代码库中的相关信息时，嵌入编码有助于在大量文档中找到语义上相关的内容。

@codebase Do we use VS Code's CodeLens feature anywhere?

不使用嵌入编码的情况

直接问题解答： 对于一些直接且具体的问题，Continue 可以直接利用 LLM 中已训练的知识来回答，而不需要进行嵌入编码和检索。

What is the syntax for a for loop in Python?

简单代码生成： 当用户要求生成简单的代码片段或回答不需要复杂的上下文时，Continue 可以直接生成代码，而无需进行嵌入编码和检索。

Write a function to reverse a string in JavaScript.

基础知识和常见问题： 对于基础编程知识和常见问题，Continue 可以直接利用模型中已存在的知识库进行回答，而不需要进行嵌入编码。

What is the difference between a list and a tuple in Python?

决策逻辑

Continue 的决策逻辑大致如下：

  1. 是否需要上下文：- 如果问题需要上下文信息（如高层次问题、相似代码生成、文件夹或特定文件的上下文），则使用嵌入编码。- 如果问题不需要上下文信息（如基础知识、简单代码生成、直接问题解答），则不使用嵌入编码。
  2. 问题的复杂性：- 对于复杂问题，特别是那些需要结合整个代码库的信息来回答的问题，使用嵌入编码。- 对于简单问题，可以直接利用模型中的已训练知识来回答。

4.4：Prompt files

    可以定制  test.prompt 文件，根据提示词，快速完成需要要功能。

temperature: 0.5
maxTokens: 4096

<system> You are an expert programmer </system>

{{{ input }}}

Write unit tests for the above selected code, following each of these instructions:

  • Use jest
  • Properly set up and tear down
  • Include important edge cases
  • The tests should be complete and sophisticated
  • Give the tests just as chat output, don't edit any file
  • Don't explain how to set up jest

4.5：Quck Action

    这应该是试用版的功能，我没有试过，说明可以提供一些快捷的功能入口。

"experimental": {
"quickActions": [
{
"title": "Unit test",
"prompt": "Write a unit test for this code. Do not change anything about the code itself.",
}
]
}

可以比较快捷的完成一些组合功能。

4.6：功能快捷键

我们来回顾一下，以VS-Code LLinux 版为例 ，有哪些重要的快捷键。

1：选中代码，Ctrl + L，针对选中代码进行快问快答。如果没有选中代码，针对当前编辑框内容进行问答。

2：Tab 针对提示补全的代码，进行确认。

3：选中代码，Ctrl + I，进行 Inline chat，

4：@可以唤起上下文变量，如果该变量有子菜单，回车会显示子内容。

5：/可以添加命令。针对当前内容进行处理。

6：Ctrl + Shift + R 解释终端中的错误内容。

五：总结

    在性能上看，与github copilot 进行比较，可能对接模型的能力原因，代码补全能力是稍弱的。且流畅度会稍差，当然，也可能是我配置的问题。总的来说，基本可用。

    在功能上看，没有太多的差别。

    但是可配置性还是很强的。完全可以利用  @  和  \ 的定制能力，为自已公司的领域开发，提供很多便利性。

    比如：

    * @ 来支持强大的代码库的检索功能。提供三方库，内置库的功能解释。

    * / 定义命令来集成一些开发中的工具，这样更加快捷，比如代码提交前的自查。

    * / 来完成与CI/CD系统的集成，完成一些MR相关的工作。

    * / 来完成与问题单系统进行集成，快速定位和分析错误。

    * 提供单元测试模板，快速生成单元测试。

    * 提供快速生成注释的功能，…… 

    * 针对硬件开发的特点，提供arch file，约束的引用，检查……
标签： 人工智能 gpt AIGC
本文转载自: https://blog.csdn.net/tiger119/article/details/140587620
版权归原作者 tiger119 所有， 如有侵权，请联系我们删除。
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