为存储库编制索引的好处
Copilot当存储库的语义代码搜索索引是最新的时，可以优化在存储库上下文中回答自然语言问题和完成任务的能力。
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Copilot 不会将索引存储库用于模型训练。**
在Copilot 对话助手中的语义代码搜索
当你开始与Copilot 对话助手涉及存储库上下文的对话时，系统会自动对存储库进行索引，以增强关于代码结构和逻辑问题的GitHub上下文丰富解答。Visual Studio Code 例如，可以询问 “此存储库如何管理 HTTP 请求和响应？”， 并将 Copilot 对话助手 引用代码的相关部分来提供明智的答案。
有关如何提问的详细信息，请参阅 在GitHub中提问关于GitHub Copilot的问题。
在Copilot cloud agent中的语义代码搜索
Copilot cloud agent 使用语义代码搜索根据含义查找相关代码，而不是只依赖于工具（如 `grep`）的确切文本匹配。 当代理不知道要搜索的精确名称或模式时，语义代码搜索可帮助它更快地找到正确的代码。 无需配置 - 代理在适当时自动使用语义代码搜索。
有关 Copilot cloud agent 的详细信息，请参阅 关于 GitHub Copilot 云代理。
关于创建和使用索引
索引编制在后台运行，对于一个大型存储库，初始索引编制可能需要最多 60 秒。 为存储库首次编制索引后，重新编制索引将会更快，并且索引通常会在开始新对话后的数秒内自动更新，以包含最新的更改。
为存储库创建索引后，可以使用它：
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Copilot 对话助手 在 GitHub 和 Visual Studio Code - Copilot cloud agent
提示
可以编制索引的存储库数量没有限制。
排除答案中的 Copilot 对话助手 内容
具有Copilot Enterprise或Copilot业务计划的企业或组织所有者可以定义内容排除项，以控制Copilot席位的GitHub Copilot行为。 有关详细信息，请参阅 从GitHub Copilot中排除内容。
如果为某个存储库创建语义代码搜索索引，而该存储库属于内容排除策略的一部分，则会根据该策略筛选数据，然后再传递给 Copilot 对话助手。