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。
Optimization solutions
- 分块索引：通过fs模块将代码按功能拆分为逻辑块
- intelligent retrieval：RAG模块只召回与当前任务相关的代码片段
- caching mechanism：长期记忆存储高频使用的代码模式
Configuration points
- 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
real time data
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%。
This answer comes from the articleKheish: multi-actor intelligences that review, validate and format output to produce high quality resultsThe
May not be reproduced without permission:AI productivity tools " 如何克服使用Kheish处理超大型代码库时的性能瓶颈？
English 
简体中文 
日本語 
Deutsch 
Português do Brasil