Unverified50% confidenceTradeoffExact time
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
Sources
50%
Confidence
Long-term
Relevance
7/12/2026
First Seen
Sources
本地代码索引：削减94%的AI编程Token消耗
bilibiliAIToBox6/30/2026
Related Claims
Unverified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% similarVerifiedANN 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% similarUnverified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% similarUnverifiedGrisu 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% similarUnverified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% similar
Cite This Claim
Stable URI
https://kongchang.com/claim/491019API
curl https://kongchang.com/api/v1/knowledge/claims/491019MCP
get_claim(id=491019)