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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

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。

优化方案

分块索引：通过fs模块将代码按功能拆分为逻辑块
智能检索：RAG模块只召回与当前任务相关的代码片段
缓存机制：长期记忆存储高频使用的代码模式

配置要点

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

实测数据

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%。

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》

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