BM25でCodexのトークン消費を30%削減する — 7,000ファイル規模で実証したコード検索RAG実践
BM25をCodexの前段に挟むだけでトークン消費を29.2%削減、処理時間を41%短縮。7,536ファイル規模での実測データと、キャメルケース対応などコード検索に効くRAG実装テクニックを解説。
BM25をCodexの前段に挟むだけでトークン消費を29.2%削減、処理時間を41%短縮。7,536ファイル規模での実測データと、キャメルケース対応などコード検索に効くRAG実装テクニックを解説。
4BパラメータのオープンモデルにRL学習を施し、GPT-5.6 Sol同等の精度をコスト1/100で実現。CastformとNeon Lakebase Postgresを活用したRAGアーキテクチャの仕組みとコスト試算を徹底解説。