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传统的快捷键搜索

idea集成开发环境是很多java开发者使用的开发工具之一，它有很多快捷键。传统的方法检索快捷键的步骤：

1. 打开设置 ctrl + alt + s
   
2. 移动到 Keymap导航栏 ↓
3. 切换到搜索框 Tab
   

idea 快捷键搜索应用介绍

项目说明

1. 支持中文检索快捷键
2. 支持相似文本搜索快捷键

运行环境

JDK 21

技术选型

1. LangChain4j，大模型框架，有免费的api接口可以试用，适合学习试用。Java开发者的福音，类似于Python的LangChain框架
2. DuckDB, 内嵌项目的数据库，不需要网络连接，支持向量检索
3. 大模型API接口，翻译idea的英文快捷键
4. 向量化模型API接口，向量化文本，存储到向量库，相似文本搜索

源码地址

1. github：https://github.com/shootercheng/idea-shortcut-key.git
2. gitee: https://gitee.com/3281328128/idea-shortcut-key

代码说明

项目结构

1. database 目录， duckdb 文件存储目录
2. keymap 目录，idea 快捷键 xml 配置文件
3. src目录，有2个主要的类： （1）InitStore 负责解析xml，翻译idea英文到中文，保存解析数据到DuckDb数据库，初始化运行一次就够了（2）KeyMapSearch负责检索使用

使用说明

1. 新建配置文件 model.properties，路径 /config/shortcut-key/model.properties

private static final String MODEL_CONFIG_PATH = "/config/shortcut-key/model.properties";

当然也可以修改对应的路径，代码地址 org.scd.InitStore#MODEL_CONFIG_PATH

2. 删除keymap目录的xml配置文件，将本地的idea快捷键配置复制到对应的目录，查找快捷键xml配置文件请查看 https://blog.csdn.net/modelmd/article/details/148201731
3. InitStore 主函数只需要初始化运行，如果快捷键有变更才需要重新初始化
4. KeyMapSearch 如果想调整查找的精确度，可以调整score的大小

 var queryEmbedding = InitStore.embeddingModel.embed(userQuery).content();var request = EmbeddingSearchRequest.builder().queryEmbedding(queryEmbedding).minScore(0.8D).maxResults(20).build();

minScore 最小的分数，符合要求的数据项 >= 0.8 分，完全相似是1分，分数越大越相似

演示

运行 KeyMapSearch

总结

刚开始使用本地向量化模型 AllMiniLmL6V2QuantizedEmbeddingModel 发现对中文的相似搜索不准确，英文是可以的，后来切换成 text-embedding-v3 中文相似搜索比较准确