当前AI编程助手在代码库上下文检索领域存在技术路线分歧：传统关键词检索（grep）与向量搜索驱动的RAG架构形成鲜明对比。研究显示，虽然grep具备速度快、结果精确的优势，但其机械式匹配会导致大量无关结果泛滥，不仅显著增加token消耗（直接影响大模型运算成本），更会中断开发者工作流。而采用向量相似性搜索的RAG技术，通过语义理解实现智能筛选，使代码检索准确率大幅提升，实测降低40%以上的token使用量。这种基于深度学习的检索方式正成为提升AI编程效率的关键突破，尤其适用于大型代码库的智能语义查询场景。