O DocAgent usa os seguintes mecanismos para lidar com grandes bases de código:
- estratégia de processamento hierárquicoPriorizar a análise de módulos básicos com menos dependências e construir gradualmente o contexto completo, evitando carregar todo o código de uma só vez
- Tarefas inteligentesSistema de inteligência múltipla: o sistema de inteligência múltipla divide automaticamente a base de código em unidades lógicas para processamento paralelo
- geração incrementalSuporte à operação modular, permitindo pausar e continuar no meio
Recomendações de otimização de desempenho::
- Processamento modularGerar documentos em lotes por módulos funcionais para projetos muito grandes.
- Configuração de hardwareGarantia ao usar o LLM local:
- Memória da GPU ≥ 16GB (para modelos paramétricos de 7B)
- O armazenamento SSD acelera a leitura de arquivos
- ajuste de parâmetros: em
agent_config.yamlAjuste médio:- diminuir
max_tokensControle do tamanho do documento - inferior
temperatureOs valores reduzem a aleatoriedade
- diminuir
- Utilização do cacheArquivos processados: pula automaticamente os arquivos processados quando executados repetidamente
Para projetos com mais de 100.000 linhas de código, recomenda-se executá-los fora do horário de pico e monitorar o uso de recursos em tempo real por meio da interface da Web.
Essa resposta foi extraída do artigoDocAgent: uma ferramenta inteligente para automatizar a documentação do código PythonO
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