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如何克服使用Kheish处理超大型代码库时的性能瓶颈？

2025-09-10
AIアンサー
1.5 K

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。

最適化プログラム

  • 分块索引：通过fs模块将代码按功能拆分为逻辑块
  • インテリジェント検索：RAG模块只召回与当前任务相关的代码片段
  • キャッシングメカニズム：长期记忆存储高频使用的代码模式

設定ポイント

  1. 在YAML中设置chunk_size参数（建议2048token）
  2. 启用embedding_cache加速向量检索
  3. 为rag模块配置分层存储策略
  4. 定期执行memories模块的索引压缩

リアルタイムデータ

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%。

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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