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为什么向量RAG在大规模AI编程代理中失败(以及我如何使用Neo4j图来解决它)

Reddit r/ArtificialInteligence · 10小时前

一款名为Writ的新开源工具采用混合检索流程,结合BM25、本地ONNX向量和Neo4j图遍历,为AI编程代理提供上下文规则,将令牌膨胀减少726倍,并通过bash钩子强制计划审批。

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我们尝试了向量、抽象语法树(AST)以及粗暴地堆砌上下文以进行代码检索。带有大语言模型(LLM)生成语义的图结构效果最佳。以下是我们的经验总结。

Reddit r/LocalLLaMA · 2026-05-10

作者们详细描述了他们在构建代码索引系统的经验,最终得出结论:使用大语言模型(LLM)生成语义的图检索方式在性能上优于向量嵌入和纯抽象语法树(AST)解析。他们将该系统开源,命名为 Bytebell,它利用 Neo4j 存储语义上下文,以实现高效且精确的代码检索。

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