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好的，我来详细展开主流工具的搜索策略实现： --- ## **主流 AI Coding 工具搜索策略详解** ### **1. Cursor** #### 核心策略：Embedding 优先 + 智能上下文 **技术架构：** ``` 用户输入 ↓ ┌─────────────────────────────────┐ │ 查询意图分析 (GPT-4) │ └─────────────┬───────────────────┘ ↓ ┌─────────┴─────────┐ │ │ 精确查询...

## AST (Abstract Syntax Tree) - 抽象语法树 **AST** 是源代码的树状表示形式，它描述了代码的语法结构。 ### 特点： - **用途**：代码分析、转换、优化 - **层级**：表示代码的语法结构（表达式、语句、声明等） - **应用场景**： - 编译器和解释器 - 代码格式化工具（如 Prettier） - 代码转换工具（如 Babel） - 静态分析工具（如 ESLint） ### 示例：...

# 量化方法（quantization 在 MongoDB Atlas Vector Search 中，量化方法（quantization）是一个重要的性能优化选项。以下是三种量化方法的详细对比： ## 三种量化方法对比 ### 1. None (无量化) **特点**： - 保持原始的浮点数精度（通常是 32 位浮点数） - 不进行任何压缩或量化 - 占用最多存储空间和内存 **优势**： - **最高精度**：保持向量的完整信息 - **最佳召回率**：搜索结果最准确 - **无信息损失**：适合对精度要求极高的场景...

# 向量维度 在 MongoDB Atlas Vector Search 中，向量维度的选择是一个关键决策，直接影响搜索精度、性能和存储成本。以下是详细的选择指南： ## 向量维度的影响因素 ### 1. 精度与维度的关系 **维度越高**： - ✅ 更丰富的语义信息 - ✅ 更精确的相似性计算 - ❌ 计算成本更高 - ❌ 存储空间更大 - ❌ 可能出现"维度诅咒" **维度越低**：...

# 标量过滤字段（Scalar Filter Fields） MongoDB Atlas Vector Search 中的标量过滤字段（Scalar Filter Fields）是一个非常重要的功能，它允许你在向量搜索的同时进行传统的字段过滤，大大提升搜索的精确性和效率。 ## 标量过滤字段的作用 ### 1. 核心功能 **在向量搜索前进行预过滤**： - 先根据标量字段条件筛选文档 - 然后在筛选结果中进行向量相似性搜索 - 避免在不相关的文档上浪费向量计算资源 ### 2. 工作原理 ```typescript // 传统做法（效率低） const...