Windsurf のコンテキストエンジンは、コードベース、これまでの操作履歴、次に行いたい意図を深く把握します。 従来のコード生成手法は、コードベースに対して大規模言語モデル（LLM）をファインチューニングすることに注力してきましたが、 これはユーザーごとのニーズに合わせてスケールさせるのが難しいという課題があります。 より新しく一般的になっているのは、検索拡張生成（RAG）を活用する手法で、 高い関連性と豊富なコンテキストを備えたプロンプトを構築する技術に焦点を当て、 LLM から正確な回答を引き出すことを目指します。 私たちはコードベースのコンテキストに最適化した RAG 手法を実装しており、 これにより提案品質の向上とハルシネーションの抑制を実現しています。Documentation Index
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Windsurf は Enterprise 向けに完全なファインチューニングも提供しており、最適な解は
ファインチューニングと RAG を組み合わせることです。
既定のコンテキスト
- 現在のファイルおよび IDE（統合開発環境）で開いている他のファイル。これらは、いま書いているコードに非常に関連することが多いです。
- さらに、ローカルのコードベース全体（未オープンのファイルを含む）をインデックス化し、 コードの記述中、質問時、またはコマンド実行時に、Windsurf のリトリーバルエンジンが関連するコードスニペットを取得します。
- Pro ユーザーには、コンテキスト長の拡大、インデックス化上限の増加、カスタムコンテキストおよびピン留めコンテキスト項目の上限拡大を提供します。
- Teams および Enterprise ユーザーの場合、Windsurf はリモートリポジトリもインデックス化できます。 これは、開発組織が複数のリポジトリにまたがって作業する企業にとって有用です。