性能痛点
当代码库超过百万行时，直接处理会导致LLM上下文溢出。Kheish的RAG集成方案能有效解决此问题。
Optimierungsprogramm
- 分块索引：通过fs模块将代码按功能拆分为逻辑块
- intelligenter Abruf：RAG模块只召回与当前任务相关的代码片段
- Caching-Mechanismus：长期记忆存储高频使用的代码模式
Konfigurationspunkte
- 在YAML中设置chunk_size参数（建议2048token）
- 启用embedding_cache加速向量检索
- 为rag模块配置分层存储策略
- 定期执行memories模块的索引压缩
Echtzeitdaten
在Linux内核源码审计测试中，该方案将平均响应时间从12分钟降至47秒，内存消耗降低76%。
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 " 如何克服使用Kheish处理超大型代码库时的性能瓶颈？
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