待验证50% 置信权衡取舍精确时间

该方案选用小而快的检索模型，重建索引不到一秒，属于选择速度而非完美的权衡

1

来源数

50%

置信度

长期有效

时效性

2026/7/12

首次发现

来源

本地代码索引：削减94%的AI编程Token消耗

bilibiliAIToBox2026/6/30

相关事实

待验证把合适的任务交给合适的模型，盲目使用顶配模型既慢又费额度75% 相似已验证ANN 算法（如 HNSW、IVF-PQ）以牺牲极小精度换取数量级的检索速度提升，是生产级向量检索标准选择73% 相似待验证提升模型单步精度的边际收益远不如缩短任务链条、增加检查点72% 相似待验证Grisu 算法能在大多数情况下快速生成最短表示，但仍有约 0.5% 的困难情况需要回退到慢速路径71% 相似待验证只有在LLM推理比embedding加向量检索慢数十倍以上时，语义缓存才能同时实现降本与提速70% 相似

引用此条事实

Stable URI

https://kongchang.com/claim/491019

API

curl https://kongchang.com/api/v1/knowledge/claims/491019

MCP

get_claim(id=491019)