Logo video2dn
  • Сохранить видео с ютуба
  • Категории
    • Музыка
    • Кино и Анимация
    • Автомобили
    • Животные
    • Спорт
    • Путешествия
    • Игры
    • Люди и Блоги
    • Юмор
    • Развлечения
    • Новости и Политика
    • Howto и Стиль
    • Diy своими руками
    • Образование
    • Наука и Технологии
    • Некоммерческие Организации
  • О сайте

Скачать или смотреть Chat with your codebase with Candle and Tree-sitter - Pratim Bhosale at JOTB25

  • J On The Beach
  • 2025-06-17
  • 210
Chat with your codebase with Candle and Tree-sitter - Pratim Bhosale at JOTB25
RustCandleTree-sitter
  • ok logo

Скачать Chat with your codebase with Candle and Tree-sitter - Pratim Bhosale at JOTB25 бесплатно в качестве 4к (2к / 1080p)

У нас вы можете скачать бесплатно Chat with your codebase with Candle and Tree-sitter - Pratim Bhosale at JOTB25 или посмотреть видео с ютуба в максимальном доступном качестве.

Для скачивания выберите вариант из формы ниже:

  • Информация по загрузке:

Cкачать музыку Chat with your codebase with Candle and Tree-sitter - Pratim Bhosale at JOTB25 бесплатно в формате MP3:

Если иконки загрузки не отобразились, ПОЖАЛУЙСТА, НАЖМИТЕ ЗДЕСЬ или обновите страницу
Если у вас возникли трудности с загрузкой, пожалуйста, свяжитесь с нами по контактам, указанным в нижней части страницы.
Спасибо за использование сервиса video2dn.com

Описание к видео Chat with your codebase with Candle and Tree-sitter - Pratim Bhosale at JOTB25

In this talk, we'll take a step-by-step approach to building a tool that lets you ask questions about your codebase and get meaningful answers with references.

Using Candle for embeddings and vector search, a Tree-sitter for syntax parsing, and an LLM to compose the responses, we'll hack an intelligent code-querying system.

Questions we'll discuss and find answers to:
1) Why is querying large codebases difficult? What does it involve?
Introduction to Candle and Tree-sitter.
2) How to parse and extract structured data from your codebase (e.g., functions, classes, and comments).
Choose the right model. Generate embeddings for the extracted code and use vector search for context-aware queries.
Connect parsed code with semantic embeddings to make it searchable.
3. How the query pipeline operates from input to output.

This talk is tailored for Rust developers interested in combining Machine learning models and programming language parsing into their applications.

Комментарии

Информация по комментариям в разработке

Похожие видео

  • О нас
  • Контакты
  • Отказ от ответственности - Disclaimer
  • Условия использования сайта - TOS
  • Политика конфиденциальности

video2dn Copyright © 2023 - 2025

Контакты для правообладателей [email protected]