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Kontextverwaltung

Wahl des richtigen Kontextansatzes

Amazon Q bietet drei Möglichkeiten, Kontext bereitzustellen, die jeweils für unterschiedliche Anwendungsfälle optimiert sind:

Flussdiagramm für Entscheidungen

Verwenden Sie diesen Entscheidungsbaum, um den geeigneten Kontextansatz auszuwählen:

Kurzreferenz:

Die Auswirkungen des Kontextfensters verstehen

Kontextdateien und Agentenressourcen verbrauchen bei jeder Anfrage Tokens aus Ihrem Kontextfenster, unabhängig davon, ob darauf verwiesen wird oder nicht. Wird verwendet/context show, um die Token-Nutzung zu überwachen:

q chat
> /context show
Total: ~1100 tokens

Token-Limits: Kontextdateien sind auf 75% des Kontextfensters Ihres Modells beschränkt. Dateien, die dieses Limit überschreiten, werden automatisch gelöscht.

Wissensdatenbanken verbrauchen erst dann Platz im Kontextfenster, wenn sie durchsucht werden, und eignen sich daher ideal für umfangreiche Referenzmaterialien. Weitere Informationen finden Sie unter Wissensdatenbank-Kontext (für große Datensätze).

Verwalten von Kontext

Kontextdateien enthalten Informationen, die Amazon Q bei Ihren Konversationen berücksichtigen soll. Dazu können Projektanforderungen, Kodierungsstandards, Entwicklungsregeln oder andere Informationen gehören, die Amazon Q dabei helfen, relevantere Antworten zu geben.

Konfigurieren eines persistenten Kontextes mit Agentenressourcen

Es wird empfohlen, den Kontext über das Feld resources in Ihrer Agentenkonfigurationsdatei zu konfigurieren. Dadurch entsteht ein persistenter Kontext, der bei jeder Verwendung des Agenten verfügbar ist.

Fügen Sie dem resources-Array in Ihrer Agentenkonfiguration Dateipfade oder Glob-Muster hinzu:

{
  "name": "my-agent",
  "description": "My development agent",
  "resources": [
    "file://README.md",
    "file://.amazonq/rules/**/*.md",
    "file://docs/**/*.md",
    "file://src/config.py"
  ]
}

Ressourcen müssen mit dem Präfix file:// versehen werden, um als Kontextdateien aufgenommen zu werden. Diese Dateien sind automatisch in allen Chat-Sitzungen verfügbar, die diesen Agenten verwenden.

Hinzufügen von temporärem Sitzungskontext

Mit dem Befehl /context add können Sie Ihrer aktuellen Chat-Sitzung vorübergehend Dateien hinzufügen. Diese hinzugefügten Dateien sind nur für die aktuelle Sitzung verfügbar und bleiben nicht bestehen, wenn Sie eine neue Chat-Sitzung starten.

q chat
> /context add README.md
Added 1 path(s) to context.
Note: Context modifications via slash command is temporary.

Sie können auch mehrere Dateien gleichzeitig hinzufügen, indem Sie Glob-Muster verwenden:

q chat
> /context add docs/*.md
Added 3 path(s) to context.
Note: Context modifications via slash command is temporary.

Wenn Sie Kontextänderungen dauerhaft festlegen möchten, fügen Sie die Dateien stattdessen dem Feld resources Ihres Agenten hinzu. Weitere Informationen finden Sie unter Konfigurieren eines persistenten Kontextes mit Agentenressourcen.

Wissensdatenbank-Kontext (für große Datensätze)

Verwenden Sie für umfangreiche Codebasen, Dokumentationssätze oder Referenzmaterialien, die die Grenzen des Kontextfensters überschreiten würden, Wissensdatenbanken. Wissensdatenbanken bieten semantische Suchfunktionen, ohne dass bis zur Suche Platz im Kontextfenster beansprucht wird.

Wissensdatenbanken aktivieren:

q settings chat.enableKnowledge true

Inhalte zu einer Wissensdatenbank hinzufügen:

q chat
> /knowledge add /path/to/large-codebase --include "**/*.py" --exclude "node_modules/**"

Wissensdatenbanken werden von Amazon Q bei Bedarf durchsucht, wenn relevante Informationen benötigt werden, was sie ideal für umfangreiche Referenzmaterialien macht.

Anzeigen von Kontext

Verwenden Sie den Befehl /context show, um Ihren aktuellen Kontext anzuzeigen:

q chat
> /context show
👤 Agent (my-agent):
    README.md (1 match)
    .amazonq/rules/**/*.md (3 matches)
    docs/**/*.md (5 matches)

💬 Session (temporary):
    <none>

5 matched files in use:
👤 README.md (~250 tkns)
👤 .amazonq/rules/security.md (~180 tkns)
👤 .amazonq/rules/coding-standards.md (~320 tkns)
👤 docs/architecture.md (~150 tkns)
👤 docs/best-practices.md (~200 tkns)

Total: ~1100 tokens

Die Ausgabe zeigt Folgendes an:

Entfernen von Kontext

Verwenden Sie den Befehl /context rm, um Dateien aus Ihrem aktuellen Sitzungskontext zu entfernen:

q chat
> /context rm src/temp-file.py
Removed 1 path(s) from context.
Note: Context modifications via slash command is temporary.

Verwenden Sie den Befehl /context clear, um den gesamten Sitzungskontext zu löschen:

q chat
> /context clear
Cleared context
Note: Context modifications via slash command is temporary.

Hinweis: Sie können den vom Agenten definierten Kontext nicht mithilfe von /context-Befehlen entfernen. Wenn Sie den Kontext dauerhaft entfernen möchten, bearbeiten Sie das Feld resources Ihres Agenten.

Häufige Anwendungsfälle

Im Folgenden finden Sie einige häufig auftretende Anwendungsfälle für die Kontextverwaltung:

Verwenden von Projektregeln

Amazon Q unterstützt Regeln auf Projektebene, mit denen Sicherheitsrichtlinien und Einschränkungen definiert werden können. Diese Regeln sind in Markdown-Dateien im Verzeichnis .amazonq/rules Ihres Projekts definiert.

Sie können beispielsweise Regeln erstellen, die Folgendes angeben:

Es wird empfohlen, Projektregeln über Ihre Agentenkonfiguration einzubeziehen:

{
  "name": "my-project-agent",
  "resources": [
    "file://.amazonq/rules/**/*.md",
    "file://README.md",
    "file://docs/architecture.md"
  ]
}

Sie können Ihrer aktuellen Sitzung auch vorübergehend Projektregeln hinzufügen:

q chat
> /context add .amazonq/rules/*.md
Added 3 path(s) to context.
Note: Context modifications via slash command is temporary.

Weitere Informationen zum Erstellen und Verwenden von Projektregeln finden Sie in der IDE-Dokumentation unter Erstellen von Projektregeln für die Verwendung mit dem Chat von Amazon Q Developer.

Migration von Sitzungskontext zu den Agentenressourcen

Wenn Sie wiederholt dieselben Kontextdateien mithilfe von /context add-Befehlen hinzufügen, sollten Sie erwägen, sie aus Gründen der Persistenz in das Feld resources Ihres Agenten zu verschieben:

Beispiel für eine Migration:

# Instead of running these commands every session:
> /context add README.md
> /context add docs/*.md
> /context add .amazonq/rules/*.md

# Add them to your agent config once:
{
  "resources": [
    "file://README.md",
    "file://docs/**/*.md", 
    "file://.amazonq/rules/**/*.md"
  ]
}

Wann sollten Wissensdatenbanken verwendet werden

Erwägen Sie Wissensdatenbanken, wenn:

Beispiel: Anstatt eine große Codebasis als Kontextdateien hinzuzufügen:

# This would consume too many tokens:
> /context add src/**/*.py

# Use knowledge base instead:
> /knowledge add src/ --include "**/*.py" --exclude "__pycache__/**"

Einen Standard-Agenten mit Kontext einrichten

Sie können einen Standard-Agenten konfigurieren, der Ihre bevorzugten Kontextdateien enthält:

q settings chat.defaultAgent my-project-agent

Dadurch wird sichergestellt, dass Ihr Kontext in neuen Chat-Sitzungen automatisch verfügbar ist, ohne dass Sie den Agenten jedes Mal angeben müssen.

Bewährte Methoden

Organisation von Kontextdateien

Leistungsaspekte

Sicherheitsüberlegungen