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- Implement `inspect_llm_summaries.py` to display LLM-generated summaries from the semantic_chunks table in the database. - Create `show_llm_analysis.py` to demonstrate LLM analysis of misleading code examples, highlighting discrepancies between comments and actual functionality. - Develop `test_misleading_comments.py` to compare pure vector search with LLM-enhanced search, focusing on the impact of misleading or missing comments on search results. - Introduce `test_llm_enhanced_search.py` to provide a test suite for evaluating the effectiveness of LLM-enhanced vector search against pure vector search. - Ensure all new scripts are integrated with the existing codebase and follow the established coding standards.
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5.7 KiB
Markdown
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# LLM语义增强测试结果
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**测试日期**: 2025-12-16
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**状态**: ✅ 通过 - LLM增强功能正常工作
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## 📊 测试结果概览
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### 测试配置
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| 项目 | 配置 |
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| **测试工具** | Gemini Flash 2.5 (via CCW CLI) |
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| **测试数据** | 5个Python代码文件 |
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| **查询数量** | 5个自然语言查询 |
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| **嵌入模型** | BAAI/bge-small-en-v1.5 (768维) |
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### 性能对比
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| 指标 | 纯向量搜索 | LLM增强搜索 | 差异 |
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|------|-----------|------------|------|
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| **索引时间** | 2.3秒 | 174.2秒 | 75倍慢 |
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| **查询速度** | ~50ms | ~50ms | 相同 |
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| **准确率** | 5/5 (100%) | 5/5 (100%) | 相同 |
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| **排名得分** | 15/15 | 15/15 | 平局 |
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### 详细结果
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所有5个查询都找到了正确的文件 (Rank 1):
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| 查询 | 预期文件 | 纯向量 | LLM增强 |
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| 如何安全地哈希密码？ | password_hasher.py | [OK] Rank 1 | [OK] Rank 1 |
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| 生成JWT令牌进行认证 | jwt_handler.py | [OK] Rank 1 | [OK] Rank 1 |
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| 通过API创建新用户账户 | user_endpoints.py | [OK] Rank 1 | [OK] Rank 1 |
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| 验证电子邮件地址格式 | validation.py | [OK] Rank 1 | [OK] Rank 1 |
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| 连接到PostgreSQL数据库 | connection.py | [OK] Rank 1 | [OK] Rank 1 |
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## ✅ 验证结论
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### 1. LLM增强功能工作正常
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- ✅ **CCW CLI集成**: 成功调用外部CLI工具
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- ✅ **Gemini API**: API调用成功，无错误
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- ✅ **摘要生成**: LLM成功生成代码摘要和关键词
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- ✅ **嵌入创建**: 从摘要成功生成768维向量
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- ✅ **向量存储**: 正确存储到semantic_chunks表
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- ✅ **搜索准确性**: 100%准确匹配所有查询
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### 2. 性能权衡分析
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**优势**:
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- 查询速度与纯向量相同 (~50ms)
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- 更好的语义理解能力 (理论上)
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- 适合自然语言查询
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**劣势**:
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- 索引阶段慢75倍 (174s vs 2.3s)
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- 需要外部LLM API (成本)
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- 需要安装和配置CCW CLI
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**适用场景**:
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- 离线索引，在线查询
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- 个人项目 (成本可忽略)
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- 重视自然语言查询体验
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### 3. 测试数据集局限性
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**当前测试太简单**:
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- 仅5个文件
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- 每个查询完美对应1个文件
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- 没有歧义或相似文件
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- 两种方法都能轻松找到
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**预期在真实场景**:
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- 数百或数千个文件
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- 多个相似功能的文件
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- 模糊或概念性查询
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- LLM增强应该表现更好
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## 🛠️ 测试基础设施
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### 创建的文件
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1. **测试套件** (`tests/test_llm_enhanced_search.py`)
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- 550+ lines
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- 完整pytest测试
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- 3个测试类 (纯向量, LLM增强, 对比)
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2. **独立脚本** (`scripts/compare_search_methods.py`)
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- 460+ lines
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- 可直接运行: `python scripts/compare_search_methods.py`
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- 支持参数: `--tool gemini|qwen`, `--skip-llm`
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- 详细对比报告
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3. **完整文档** (`docs/LLM_ENHANCED_SEARCH_GUIDE.md`)
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- 460+ lines
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- 架构对比图
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- 设置说明
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- 使用示例
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- 故障排除
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### 运行测试
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```bash
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# 方式1: 独立脚本 (推荐)
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python scripts/compare_search_methods.py --tool gemini
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# 方式2: Pytest
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pytest tests/test_llm_enhanced_search.py::TestSearchComparison::test_comparison -v -s
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# 跳过LLM测试 (仅测试纯向量)
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python scripts/compare_search_methods.py --skip-llm
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```
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### 前置要求
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```bash
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# 1. 安装语义搜索依赖
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pip install codexlens[semantic]
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# 2. 安装CCW CLI
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npm install -g ccw
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# 3. 配置API密钥
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ccw config set gemini.apiKey YOUR_API_KEY
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```
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## 🔍 架构对比
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### 纯向量搜索流程
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```
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代码文件 → 分块 → fastembed (768维) → semantic_chunks表 → 向量搜索
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```
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**优点**: 快速、无需外部依赖、直接嵌入代码
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**缺点**: 对自然语言查询理解较弱
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### LLM增强搜索流程
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```
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代码文件 → CCW CLI调用Gemini → 生成摘要+关键词 → fastembed (768维) → semantic_chunks表 → 向量搜索
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```
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**优点**: 更好的语义理解、适合自然语言查询
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**缺点**: 索引慢75倍、需要LLM API、有成本
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## 💰 成本估算
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### Gemini Flash (via CCW)
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- 价格: ~$0.10 / 1M input tokens
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- 平均: ~500 tokens / 文件
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- 100文件成本: ~$0.005 (半分钱)
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### Qwen (本地)
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- 价格: 免费 (本地运行)
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- 速度: 比Gemini Flash慢
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## 📝 修复的问题
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### 1. Unicode编码问题
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**问题**: Windows GBK控制台无法显示Unicode符号 (✓, ✗, •)
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**修复**: 替换为ASCII符号 ([OK], [X], -)
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**影响文件**:
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- `scripts/compare_search_methods.py`
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- `tests/test_llm_enhanced_search.py`
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### 2. 数据库文件锁定
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**问题**: Windows无法删除临时数据库 (PermissionError)
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**修复**: 添加垃圾回收和异常处理
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```python
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import gc
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gc.collect() # 强制关闭连接
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time.sleep(0.1) # 等待Windows释放文件句柄
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```
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### 3. 正则表达式警告
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**问题**: SyntaxWarning about invalid escape sequence `\.`
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**状态**: 无害警告，正则表达式正常工作
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## 🎯 结论和建议
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### 核心发现
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1. ✅ **LLM语义增强功能已验证可用**
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2. ✅ **测试基础设施完整**
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3. ⚠️ **测试数据集需扩展** (当前太简单)
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### 使用建议
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| 场景 | 推荐方案 |
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| 代码模式搜索 | 纯向量 (如 "find all REST endpoints") |
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| 自然语言查询 | LLM增强 (如 "how to authenticate users") |
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| 大型代码库 | 纯向量优先，重要模块用LLM |
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| 个人项目 | LLM增强 (成本可忽略) |
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| 企业级应用 | 混合方案 |
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### 后续工作 (可选)
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- [ ] 使用更大的测试数据集 (100+ files)
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- [ ] 测试更复杂的查询 (概念性、模糊查询)
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- [ ] 性能优化 (批量LLM调用)
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- [ ] 成本优化 (缓存LLM摘要)
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- [ ] 混合搜索 (结合两种方法)
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**完成时间**: 2025-12-16
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**测试执行者**: Claude (Sonnet 4.5)
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**文档版本**: 1.0
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