腾讯云 AI 代码助手提供了自定义知识库的功能。知识库作为 RAG 技术的数据源，能够为 RAG 提供额外的信息输入，加上 RAG 技术先进的信息检索和自然语言处理能力，能够让生成的内容具备高度的准确性和相关性，显著提高回答的质量，增强大模型生成的能力。接下来，让我们借助腾讯云 AI 代码助手的自定义知识库的功能，为您详细解析 Swarm 的源代码，以便您迅速掌握其设计理念和实现细节，并可以快速基于此能力进行企业内的实战开发。
对 Swarm 的介绍
Swarm 是 OpenAI 发布的一个实验性的智能体开发框架，被设计为一个轻量级的多智能体开发框架，主要针对需要多个智能体协同工作的场景，例如复杂任务的分配和多智能体间的合作等。它具有轻量级、无状态运行、高度可控、易于测试和迭代等特点。
对 Swarm 的应用
准备自定义知识库
2. 创建成功后，您就是企业管理员。
3. 接下来创建知识库：在左侧导航栏选择知识库，单击新建知识库，配置知识库的基本信息后，单击确定。
4. 腾讯云 AI 代码助手支持离线代码库，您可以在 Github 克隆并应用最新的 Swarm 代码库，单击 Code，在下列列表中选择 Download ZIP 进行克隆。
5. 下载到本地后上传即可。 
最新版本提供了知识库设置功能，可以根据高级用法调整召回参数等。
6. 上传完成后稍等查看数据处理状态，检查是否索引完成。
7. 最后返回首页列表，并开启应用即可。
应用 Swarm
1. 确保登录账号属于所创建知识库的企业账号下，如果不是，则按下面的步骤进行账号切换。
1.1 单击插件小图标，然后单击切换账号。
1.2 选择所创建知识库的企业账号。
2. 输入 #Swarm 选择对应的知识库后，即可进行提问。例如我们先问一下 Swarm 的项目整体情况，如下图：
完整视频可参考如下视频：
3. 让 AI 代码助手完成简单的代码工作。
在对话输入框中输入提示词：“在 Swarm 中，如何实现一个 Agent 将对话转交给另一个 Agent，并且同时更新上下文变量？”。输出如下图所示：
4. 运行程序，结果如下：
5. 让 AI 代码助手解释程序，输出如下：
深入调研代码
Swarm 的核心代码主要位于 Swarm 目录下的 init.py 和 core.py 文件中。让我们逐步分析这些文件的内容：
1. 在对话输入框输入提示词：“解释 Swarm 的核心实现，并分析其中的关键部分及其作用”向代码助手进行提问。
对话框的输出如下：
从上面的回答中我们看到了 Swarm 的几个关键模块：
Swarm：主要的 Swarm 类，用于管理整个系统。
Agent：代表单个智能体。
ContextVariable：上下文。
并给出了一个 Handoffs 的关键概念，这个概念也是作为轻量级多 Agent 框架的核心链路。
2. 让 AI 代码助手生成一个完整的示例，并生成流程图，以加深对 Swarm 的框架了解。
总结
在日新月异的技术变革下，自定义知识库可以帮助企业快速提升外部变化，从而在不需要微调模型的前提下，就可以让对话质量更好，更容易的帮助企业开发者提高开发效率。当遇到问题的时候，可以尝试用知识库 RAG 来解决问题。
腾讯云 AI 代码助手针对代码、技术文档做了深度的索引优化，对于召回出来的效果，和提升对话的生成质量，起到了关键作用。
欢迎体验腾讯云 AI 代码助手的全新能力，自定义知识库，我们支持代码、离线代码库和普通文档，例如 PDF、WORD 等文件。
