比 Context7 更靠谱：Exa-code 靠 1B+ GitHub 与 Stack Overflow 减少幻觉

AI进修生

发布于 2025-09-30 15:41:17

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Hi，这里是Aitrainee，欢迎阅读本期新文章。

氛围编码永远不应该有不好的氛围。

”Exa-code 是消除 LLM 代码幻觉的一大步“ By Exa.

Exa团队索引了超过1B+的文档页面、GitHub 仓库、Stack Overflow 帖子等内容。

给定一个查询，exa-code 会对这些数据进行混合搜索、分块处理，并返回一个拼接起来的、token 高效的字符串。在Exa的代码幻觉评估中，exa-code 的表现超越了所有流行的网页搜索工具（包括 Exa 自身！）。

LLM仍然对编写最佳代码所需的数百万个库、API 和 SDK 没有很好的了解。

exa-code 是第一个为编码代理制作的 Web 规模上下文工具。给定搜索查询，exa-code 会从 Web 返回准确的几百个令牌，以便为编码代理提供正确的信息。

不同方法在“技术文档数据集”上的代码幻觉率（Halucination Rate %）。这个指标越低，说明AI生成代码的“胡说八道”程度越小，越靠谱，exa-code 27.1%最低< exa Auto :

No RAG (无检索增强生成)： 幻觉率45.9%，这代表如果AI纯粹依靠自身“记忆”来写代码，错误率将近一半。
Brave, Context7, GPT-5 Web Tool Use, Exa Auto： 这些代表了市面上其他一些常见的AI辅助编码方法或工具，它们的幻觉率在 33.3%到34.8% 之间。虽然比No RAG好不少，但依然意味着AI在写代码时，还有三分之一的概率会“犯糊涂”。

好吧，他们还是把context7没有避讳的放进去了。GPT5这个网页搜索也在里面。难道calude没有相关的吗。。

Exa-code之所以能做到这一点，核心技术有两点：

exa-code 是一个编程信息检索工具，特别擅长提供精炼的代码示例来帮助 AI 解决复杂的编程任务，比如配置环境、调用 API 或使用 SDK。

它不是漫无目的地搜索，而是有针对性地提供数百个 token 的核心代码或说明，并且可以被用户或 AI 在提示词中明确调用。

1. Exa专为AI构建的搜索引擎： 这是从底层为AI的需求而设计的。它能更精准地理解AI在编码场景下的真实意图，并找到最相关的、最权威的“一手资料”。
2. 高效返回上下文（Hundreds of tokens, not thousands）： 传统的RAG（检索增强生成）工具可能会返回大量不必要的文本，让AI“信息过载”。而exa-code的聪明之处在于，它只返回“几百个token”，而不是“几千个”，精确地提供了AI编写正确代码所需的“核心上下文”。这减少了AI处理无效信息的时间和成本。

exa-code 背后的理念是：为编程代理（coding agents）提供的网络上下文必须极其相关且信息极其密集。

在幕后，exa-code 高度优先将代码示例放入上下文中，因为它们既高效又有效。以下是完整的工作流程：

1. Exa 混合搜索（hybrid searches） 超过10亿个网页，找到与搜索查询最相关的网页。
2. 从这些网页中提取代码示例，并使用一种集成方法（ensemble method） 重新排序其相关性，以最大化召回率（recall）和质量。
3. 如果代码示例足以回答查询，会返回一个通常只有几百个 token 长度的拼接字符串。否则，会返回完整的文档页面（例如，某个文档的 API 页面，它不是用代码而是用英文描述 API 的）。

在这个例子中，exa-code 展示了如何使用 Nix 设置一个可重现的 Rust 开发环境。它使用了不到 500 个 token 的信息，并通过在提示词中包含 "exa-code" 来触发。