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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
AI・機械学習

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。