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Kheishで非常に大きなコードベースを扱うとき、パフォーマンスのボトルネックを克服するには？

2025-09-10

1.7 K

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パフォーマンスのペインポイント

KheishのRAG統合ソリューションは、この問題を効果的に解決します。

最適化プログラム

チャンクインデックスfsモジュールを使って、コードを機能ごとに論理ブロックに分割する。
インテリジェント検索RAGモジュールは、現在のタスクに関連するコード・スニペットだけを呼び出す。
キャッシングメカニズム高頻度使用コードパターンの長期記憶

設定ポイント

YAML で chunk_size パラメータを設定する（2048 トークンを推奨）。
embedding_cacheを有効にしてベクトル検索を高速化する。
ラグ・モジュールの階層型ストレージ・ポリシーの設定
メモリモジュールのインデックス圧縮を定期的に行う

リアルタイムデータ

Linuxカーネルのソースコード監査テストでは、このソリューションによって平均応答時間が12分から47秒に短縮され、メモリ消費量は76%減少した。

この答えは記事から得たものである。Kheish: 高品質な結果を出すために、出力をレビュー、検証、フォーマットするマルチロールインテリジェンスについて

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