Schmerzpunkte bei der Leistung
Wenn die Codebasis eine Million Zeilen übersteigt, kann die direkte Verarbeitung zu einem Überlauf des LLM-Kontextes führen. Die RAG-Integrationslösung von Kheish löst dieses Problem effektiv.
Optimierungsprogramm
- Stückchen-IndexAufteilung des Codes in logische Blöcke nach Funktionen durch fs-Module
- intelligenter AbrufRAG-Modul: Das RAG-Modul ruft nur Codeschnipsel auf, die für die aktuelle Aufgabe relevant sind.
- Caching-MechanismusLangzeitspeicherung von Codemustern für hochfrequenten Gebrauch
Konfigurationspunkte
- Setzen Sie den Parameter chunk_size in YAML (2048 Token empfohlen)
- Aktivieren Sie embedding_cache, um den Abruf von Vektoren zu beschleunigen.
- Konfigurieren von Tiered Storage-Richtlinien für Rag-Module
- Regelmäßige Indexkomprimierung des Speichermoduls durchführen
Echtzeitdaten
In Tests zur Überprüfung des Linux-Kernel-Quellcodes reduzierte die Lösung die durchschnittliche Reaktionszeit von 12 Minuten auf 47 Sekunden und den Speicherverbrauch um 761 TP3T.
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelKheish: Multi-Rollen-Intelligenz, die den Output überprüft, validiert und formatiert, um qualitativ hochwertige Ergebnisse zu erzielenDie
Darf nicht ohne Genehmigung vervielfältigt werden:KI-Produktivitätswerkzeuge " Wie lassen sich Leistungsengpässe bei der Arbeit mit sehr großen Codebasen mit Kheish überwinden?
