我们项目代码没有上传到 git，都是本地保存。
以前写自动化的测试用例都是熟悉框架，然后找对应的函数进行测试用例的编写。
现在领导想提高大家编写用例的速度跟质量，想问下能否使用类似 copilot 的工具辅助写测试用例。能够快速找到自己想使用的函数（本地函数）
我了解的 copilot 的辅助功能，代码来源于 github，所以不知道这个方式能不能实现？
或者本地搭建一个类似 chat 的自然语言工具，能够接到应该调用哪个函数之类的
理论上，本地是可以搭建一个类似 Copilot 的编辑工具的，但这需要考虑以下几个关键因素：
训练数据：Copilot 的强大之处在于它基于大量的公开代码（如 GitHub 上的代码）进行训练。如果你的项目代码没有上传到 Git，那么你无法利用类似的海量数据进行训练。但是，你可以尝试使用你的本地项目代码和相关文档作为训练数据，尽管这可能会限制 AI 模型的能力和准确性。
模型选择和训练：你需要选择一个适合代码生成的 AI 模型，如 GPT-3、GPT-4 或其他开源变体。然后，使用你的本地项目数据对模型进行训练或微调。这可能需要相当大的计算资源和专业知识。
集成到编辑器：将训练好的模型集成到你的代码编辑器中，如 VSCode、IntelliJ IDEA 等，以提供代码补全和建议功能。这可能需要开发插件或者使用已有的框架和库。
自然语言交互：如果你想实现类似 Chat 的自然语言交互来查找和调用函数，你可能需要在模型之上构建一个对话系统。这可能涉及到自然语言理解（NLU）、对话管理（DM）和自然语言生成（NLG）等技术。
以下是一种可能的实现方案：
- 使用你的本地项目代码和相关文档作为训练数据，训练或微调一个代码生成 AI 模型。
- 将训练好的模型部署到本地服务器或者使用本地运行的 Docker 容器。
- 开发一个编辑器插件或者使用现有插件（如 LSP 插件），将其配置为连接到你的本地模型服务器。
- 对于自然语言交互部分，你可以考虑使用像 Rasa、DialoGPT 或其他开源对话系统框架来构建一个能够理解和响应测试用例编写需求的对话系统。
需要注意的是，这种方法的复杂性和效果取决于你的项目规模、代码质量、可用的计算资源以及团队的技术能力。与 Copilot 相比，本地搭建的工具可能在代码建议的质量和广度上存在差距，但针对你的特定项目，它仍有可能提供一定的辅助作用。
感谢，感觉怎么更像是 AI 的答案一帮
