Un guide complet pour créer des plongements vectoriels pour l'ensemble de votre base de code

Alors que les outils de développement alimentés par l'IA comme GitHub Copilot, Cursor et Windsurf révolutionnent la façon dont nous écrivons du code, j'ai plongé profondément dans la technologie qui rend ces assistants intelligents possibles. Après avoir exploré comment le protocole de contexte de modèle est en train de remodeler l'intégration de l'IA au-delà des API traditionnelles, je veux continuer à partager ce que j'ai appris sur un autre élément fondamental du puzzle du développement de l'IA : les embeddings vectoriels. Le secret derrière la capacité de ces outils à comprendre et à naviguer dans d'immenses bases de code réside dans leur capacité à transformer des millions de lignes de code en représentations mathématiques recherchables qui capturent la signification sémantique, et non juste la syntaxe. Dans cet article, je vais vous guider étape par étape sur la façon de transformer votre base de code entière en embeddings vectoriels recherchables, explorer les meilleurs modèles d'embedding pour le code en 2025 et examiner les avantages pratiques et les défis de cette approche.