代码库做 RAG 的几个主要问题：1. 很多代码文件很大，必须分块，分块后可能结果不完整2. 代码更新频繁，尤其是现在 AI 生成代码速度太快，而 RAG 需要时间去做 Embedding，这可能会导致检索不到最新结果3. 代码更适合精确检索（函数名、变量名等）另外 grep 检索对 token 消耗并不大，因为 LLM

发布时间: 2025-08-22 01:00:07

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代码库做 RAG 的几个主要问题：
1. 很多代码文件很大，必须分块，分块后可能结果不完整
2. 代码更新频繁，尤其是现在 AI 生成代码速度太快，而 RAG 需要时间去做 Embedding，这可能会导致检索不到最新结果
3. 代码更适合精确检索（函数名、变量名等）
另外 grep 检索对 token 消耗并不大，因为 LLM
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5小时前由宝玉提交

代码库做 RAG 的几个主要问题：

很多代码文件很大，必须分块，分块后可能结果不完整
代码更新频繁，尤其是现在 AI 生成代码速度太快，而 RAG 需要时间去做 Embedding，这可能会导致检索不到最新结果
代码更适合精确检索（函数名、变量名等）

另外 grep 检索对 token 消耗并不大，因为 LLM 只需要生成传入 Grep 的参数，以及处理 Grep 后的结果，LLM 本身不需要读取整个代码库去检索。

AI 比人更擅长用 Grep 是因为 AI 更会写正则表达式以及设置各种参数，普通人主要用关键词

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9个月前 • dontbesilent • -- 点击 0 评论

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btc
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1. ⌘ + Enter 选中整个代码库作为 Context
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11个月前 • nazha • -- 点击 0 评论

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