主要观点：介绍了利用向量数据库与检索增强生成（RAG）实现基于 JWT 令牌的身份验证代码搜索，包括架构理解、索引管道构建、向量数据库选择与存储、检索管道实现、性能优化及生产经验等方面，强调了实际应用中的重要性和关键要点。
关键信息：

• 传统关键字搜索在代码中效果不佳，向量数据库可理解语义。
• RAG 管道分索引和检索阶段，架构模块化。
• 代码分块策略影响搜索质量，函数级分块并带上下文较好。
• 选择嵌入模型要平衡特异性、成本和延迟。
• 向量数据库选择取决于规模、延迟和运营开销。
• 检索阶段将用户查询转化为文档，关键是组装上下文。
• 性能优化包括批量处理、元数据过滤、混合搜索和增量更新。
• 生产中得到的教训，如从简单开始、利用元数据等。
  重要细节：
• 给出了代码示例，如代码分块、生成嵌入、向量数据库操作、检索处理等的 Python 代码。
• 提到温度值对生成响应的影响，0.3 效果较好。
• 具体的性能优化措施及效果数据。
• 给出了 GitHub 仓库地址以获取完整实现代码等。