利用Context7实时代码文档上下文引擎 增强参数推荐的精准度 #76
Description
首先，非常感谢你们开发了 ComfyUI-Copilot 这么优秀的项目！它极大地降低了 ComfyUI 的使用门槛，特别是其工作流推荐和GenLab功能，对新手和经验丰富的用户都非常有帮助。
当前在深度使用 ComfyUI Copilot的过程中，普遍存在且非常关键的痛点：
不同的 Checkpoint、VAE、LoRA 甚至采样器的组合，往往对应着一套推荐的、或约定俗成的最佳参数范围（如采样步数、 CFG、Denoise强度等）。
用户（尤其是新手）很难知道或者记住这些细微但至关重要的“经验知识”。例如：
- 某个动漫风格的模型，配合特定的 LoRA，可能在 CFG 为 4.5 时效果最好。
- 另一个真实感SDXL模型，可能需要只需要2-4左右的CFG，并且需要 Denoise Strength 设置在 0.8-0.9 之间才能发挥最佳效果。
通过阅读本项目论文得知，目前该项目通过“GenLab参数搜索”功能提供了一个非常棒的工具来辅助用户手动寻找最佳参数，但这仍需要用户进行大量的尝试。Copilot 还无法主动地、智能地根据当前的工作流配置，给出具体的参数建议。
设想的解决方案：引入Context7作为实时上下文检索服务(https://context7.com/)
我建议项目可以考虑集成一个专为代码和文档设计的实时上下文检索服务，例如在 GitHub 上开源的 Context7(https://github.com/upstash/context7)
该项目的核心功能是实时获取最新且高质量的官方文档与代码示例，避免因模型训练旧数据而产生的代码陈旧或 API 虚构问题，将代码库或文档库（例如，模型作者在 Civitai 或 Hugging Face 上发布的 README.md）实时地转换为向量嵌入，并提供一个高效的 API 接口供 LLM 应用进行语义检索。
通过集成 Context7，ComfyUI-Copilot 可以实现以下更优的功能：
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实时获取“模型最佳用法”: 我们可以配置 Context7 去持续索引主流模型分享平台（如 Civitai, Hugging Face）上热门模型或 LoRA 的说明文档 (
README.md)。如果模型作者在文档中写道：“推荐 CFG 范围：7-9”，这些信息就能被实时索引。 -
实现真正“上下文感知”的参数推荐: 当用户在工作流中加载了
Model A和LoRA B后，如果他询问“我该如何设置参数？”，Copilot 不再是只能给出通用解释。它可以向 Context7 的 API 发起一个精准的查询，例如：“与 Model A 和 LoRA B 相关的 CFG 和 Denoise 设置”。Context7 将返回最相关的文档片段，Copilot 在获得这些精准上下文后，就能向用户提供具体的建议，例如：“根据模型作者的建议，在使用这个 LoRA 时，推荐将 CFG 设置在 7 左右。” -
实现项目“未来规划”的蓝图: 在项目的论文中，明确提到了未来的目标是实现“自动工作流和参数优化”。引入 Context7 这样的服务，正是实现这一宏伟目标的一条具体、可行的技术路径。它能将参数优化的过程从“用户手动搜索”变为“AI 智能推荐”。
希望这个建议能对项目的发展有所帮助。ComfyUI-Copilot 是一个非常有潜力的项目，如果能解决参数推荐这个核心问题，它必将成为每一位 AIGC 创作者不可或缺的助手。
再次感谢您的时间和具有工匠精神的工作！期待听到你们对这个建议的看法。