针对LLM处理大型代码库时的token限制问题，Kheish采用分层RAG架构实现高效上下文管理。其技术实现包含三个关键层：物理层将代码文件智能分块并建立FAISS向量索引；逻辑层通过轻量级SQLite存储元数据关联关系；应用层采用动态装载机制，仅在实际需要时载入相关代码片段。在企业级压力测试中，该方案使50万行代码库的查询响应时间从传统全文检索的12秒降至800毫秒，且内存占用减少75%。典型案例包括自动生成跨文件API文档时，系统能精准关联分散在10余个文件中的接口定义和实现代码。
本答案来源于文章《Kheish：多角色智能体，审查、验证和格式化输出以生成高质量结果》
Kheish的质量保证体系建立在严谨的反馈迭代机制上，其工作流程可分为四个关键阶段：迭代循环流程初始提案：提案...
Kheish采用检索增强生成(RAG)技术处理大型代码库，其工作机制和优势主要体现在以下方面：RAG实现机制数...
使用Kheish进行代码审计是一个标准化流程，主要包括以下配置和执行步骤：准备工作克隆GitHub仓库：git...
Kheish的功能模块设计是其强大能力的核心支撑，主要分为核心角色模块和扩展功能模块两大类。核心角色模块提案者...
Kheish是一个开源的多角色智能代理，专为需要结构化、逐步协作的大型语言模型（LLM）任务而设计。与简单的A...
作为开源智能代理的标杆设计，Kheish最突出的技术特性是其模块化扩展能力。框架原生集成五大功能模块：文件系统...
Kheish创新性地采用多角色代理架构，其核心价值在于通过内置的提案者、审查者、验证者和格式化者四大专业角色的...
问题背景 Git仓库常包含二进制/日志/临时文件等无用数据，手动筛选费时且易遗漏。 多层过滤方案 基础过滤：自...
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