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l-MiniLM-L12-v2：该模型适用于中英文文本，在文本相似度计算中表现优异，模型维度364。 华为自研代码专用模型VESO-v1.2：该模型在代码数据向量化、代码搜索任务中表现突出。 高级配置 切分器：不同的切分器的切片方式和结果不同，在不同的语言场景下可以选择不同的切分器，当前只支持中文切分器。
利用知识库增强“生成代码”和“研发知识问答”场景能力。 使用方式 安装并登录CodeArts 盘古助手插件后，在输入框中输入#号，即可调用RAG知识库，依次选择在知识库管理中已创建好的知识库及知识库资产，选定完毕后，即可使用CodeArts 盘古助手生成代码或使用CodeArts
盘古助手插件在不同应用场景下（代码解释、代码翻译、代码注释、代码调试、代码生成、UT生成、研发问答）的使用次数及占比。 成员使用次数详情 成员在所选时间段内，使用CodeArts 盘古助手插件在不同应用场景下（代码解释、代码翻译、代码注释、代码调试、代码生成、UT生成、研发问答）的使用次数及总使用次数。
Toolkit Platform插件。 使用CodeArts 盘古助手 IDE中触发CodeArts 盘古助手代码生成、研发知识问答、单元测试用例生成、代码解释、代码注释、代码翻译、代码调试、代码检查功能。
to chat的代码长度 代码长度（字符） 代码长度<=10000。 对话框的输入文本长度 文本长度（字符） <=2000。 模型的token数限制 数量限制（token） <=4096，当输入及输出总的token数达到上限后，模型无法返回新的内容，可能导致返回代码或文本不完整。 单用户访问速度限制
问题，可能无法准确回答。 研发知识问答 在研发对话窗口中输入研发相关问题“生成一段读取文本内容代码”。 CodeArts 盘古助手将使用Python或其他语言生成一段读取文本内容的代码。 图1 CodeArts 盘古助手响应Mockito使用流程 个性化研发知识问答 单击“Custom
使用RAG知识库 RAG知识库是将租户上传的数据进行切片、模型向量化处理、索引过滤然后入库形成的知识集合。在CodeArts 盘古助手插件进行“代码续写”和“研发知识问答”场景下，可以增强其准确性。 图1 RAG知识库整体架构 知识库：知识的集合，按照实际使用维度进行划分，通常基于知识
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