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
- 数据索引：将代码文件分块嵌入到向量存储中
- recuperação semântica：通过相似性查询精准定位相关代码片段
- 上下文物化：只检索必要的上下文而非整个代码库
Vantagem técnica
- 令牌效率：相比全量输入，可节省90%以上的tokens消耗
- escalabilidade：理论上可处理任意规模的代码库
- posicionamento preciso：通过语义匹配准确找到相关代码而非关键词搜索
- 知识保鲜：向量存储可更新，无需重新训练模型
这种处理方式使得Kheish特别适合企业级代码库审计、跨文件上下文分析等需要处理大规模代码的场景，相比传统方法在处理效果和资源消耗方面都有显著优势。
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