代码库索引
代码库索引是 Dish AI Commit Gen 的一项核心实验性功能。它通过扫描、解析您的项目代码，并利用 Embedding 技术将其转换为向量存储起来，从而为 AI 提供强大的全项目上下文理解能力。
工作原理
当您启用此功能后，插件会在后台执行以下操作：
- 文件扫描: 扫描您的整个工作区，识别出所有可供索引的文件。
- 代码解析: 使用
tree-sitter将代码文件分解为更小的、有意义的语义块（如函数、类、接口等）。 - 向量生成 (Embedding): 将这些语义块通过您选择的 Embedding 服务（如 OpenAI 或 Ollama）转换为向量。
- 数据存储: 将生成的向量和相关的元数据（如文件名、代码片段）存储在 Qdrant 向量数据库中。
在您生成提交信息时，插件会利用这个索引来查找与您当前代码变更最相关的上下文信息，并将其提供给 AI，从而生成更精准、更贴切的提交消息。
如何配置和使用
配置代码库索引功能完全通过插件的设置页面完成。
1. 打开设置页面
- 按
Ctrl+Shift+P或Cmd+Shift+P打开命令面板。 - 输入
Dish AI Commit: 打开设置页面并选择。
2. 启用并配置索引
在设置页面的“实验性功能” -> “代码库索引”部分，您可以找到所有相关配置：
- 启用代码库索引 (
enabled): 勾选此项以启用功能。 - 嵌入服务提供商 (
embeddingProvider): 选择一个服务，如OpenAI或Ollama。 - 嵌入模型 (
embeddingModel): 根据所选提供商，选择一个合适的模型。 - Qdrant URL (
qdrantUrl): 填入您的 Qdrant 实例地址。您可以本地运行 Qdrant，或使用云服务。对于本地实例，通常是http://localhost:6333。 - Qdrant API 密钥 (
qdrantApiKey): 如果您的 Qdrant 实例需要认证，请填入 API 密钥。
3. 测试连接
在填写完 Qdrant 和 Ollama (如果使用) 的 URL 后，可以点击旁边的“测试连接”按钮，确保插件可以成功访问这些服务。
4. 开始索引
配置完成后，点击“开始索引”按钮。您将在设置页面看到详细的索引进度，包括已处理的文件、已索引的块数和总块数。状态栏也会显示索引的实时状态。
5. 清除索引
如果您想重新索引或停用该功能，可以随时点击“清除索引”按钮来删除所有已存储的向量数据。
用户界面反馈
在整个过程中，插件会提供丰富的 UI 反馈：
- 进度更新: 实时显示索引进度和当前正在处理的文件。
- 错误提示: 如果在索引或连接测试过程中出现任何问题（如网络错误、API 密钥无效），设置页面会显示详细的错误信息，帮助您快速定位问题。
- 索引状态: 您可以随时在设置页面看到当前工作区是否已建立索引，以及索引的向量总数。