Pontos problemáticos de desempenho
Quando a base de código ultrapassa um milhão de linhas, o processamento direto pode levar ao estouro do contexto LLM. A solução de integração RAG da Kheish resolve esse problema com eficiência.
Programa de otimização
- índice de blocosDivisão do código em blocos lógicos por função por meio de módulos fs
- recuperação inteligenteO módulo RAG recupera apenas os trechos de código que são relevantes para a tarefa atual
- mecanismo de cacheArmazenamento de padrões de código na memória de longo prazo para uso em alta frequência
Pontos de configuração
- Defina o parâmetro chunk_size em YAML (recomenda-se 2048 tokens)
- Habilite o embedding_cache para acelerar a recuperação de vetores
- Configuração de políticas de armazenamento em camadas para módulos rag
- Executar a compactação regular do índice do módulo de memórias
dados em tempo real
Nos testes de auditoria de código-fonte do kernel do Linux, a solução reduziu o tempo médio de resposta de 12 minutos para 47 segundos e o consumo de memória em 761 TP3T.
Essa resposta foi extraída do artigoKheish: inteligências multifuncionais que revisam, validam e formatam os resultados para produzir resultados de alta qualidadeO
Não pode ser reproduzido sem permissão:Ferramentas de produtividade de IA " Como superar os gargalos de desempenho ao trabalhar com bases de código muito grandes com o Kheish?
