vitali87/code-graph-rag

解決する問題

Code-Graph-RAG は、大規模で多言語のコードベースを理解し維持する難しさに対処します。開発者は、単純なテキスト検索に頼るのではなく、コードベースの構造的知識グラフに AI 応答を基づかせることで、自然言語を使用してコードをクエリ、編集、最適化できます。

仕組み

システムは主に 2 つのコンポーネントで構成されています：

1. 多言語パーサー：Tree-sitter を使用して関数、クラス、メソッド、モジュールを抽出し、Memgraph 知識グラフに保存します。静的解析では見えない呼び出しを捕捉するために、コンパイラグレードのフロントエンド（C/C++ 用の libclang や Go 用の go/types など）と動的ランタイムトレースで強化します。
2. RAG システム：自然言語クエリを Cypher クエリに変換してグラフから正確な構造情報を取得するインタラクティブな CLI で、AI 駆動のコード編集と最適化を支えます。

対象読者

複雑なモノレポや多言語プロジェクトを扱う開発者およびエンジニアリングチームで、コードを効率的にナビゲート、文書化、リファクタリングする必要がある方。

ハイライト

• 多言語サポート：統一スキーマの下で、Python、TypeScript、Rust、Go、Java、C/C++、C# などをサポート。
• AST ベースの編集：変更を適用する前に差分プレビューを表示し、コードの外科的パッチを実行。
• ランタイムオーバーレイ：eBPF プロファイルやテスト実行トレースをグラフにマージし、動的ディスパッチを明らかにします。
• デッドコード検出：エントリポイントから呼び出しと参照エッジをたどって未使用コードを特定。
• MCP サーバー：Claude Code やその他の Model Context Protocol クライアントと統合。