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해결하는 문제

Code-Graph-RAG는 대규모 다국어 코드베이스를 이해하고 유지 관리하는 어려움을 해결합니다. 개발자는 단순한 텍스트 검색에 의존하는 대신 코드베이스의 구조적 지식 그래프에 AI 응답을 기반으로 하여 자연어로 코드를 쿼리, 편집, 최적화할 수 있습니다.

작동 방식

시스템은 두 가지 주요 구성 요소로 구성됩니다:

1. 다국어 파서: Tree-sitter를 사용하여 함수, 클래스, 메서드, 모듈을 추출하고 Memgraph 지식 그래프에 저장합니다. 정적 분석으로는 볼 수 없는 호출을 캡처하기 위해 컴파일러급 프런트엔드(C/C++용 libclang 또는 Go용 go/types 등)와 동적 런타임 추적으로 강화합니다.
2. RAG 시스템: 자연어 쿼리를 Cypher 쿼리로 변환하여 그래프에서 정확한 구조 정보를 검색하는 대화형 CLI로, AI 기반 코드 편집 및 최적화를 지원합니다.

대상 사용자

복잡한 모노레포 또는 다국어 프로젝트를 다루는 개발자 및 엔지니어링 팀으로, 코드를 효율적으로 탐색, 문서화, 리팩터링해야 하는 경우.

주요 기능

• 다국어 지원: 통합 스키마 아래에서 Python, TypeScript, Rust, Go, Java, C/C++, C# 등을 지원합니다.
• AST 기반 편집: 변경 사항을 적용하기 전에 diff 미리보기를 제공하여 정밀한 코드 패치를 수행합니다.
• 런타임 오버레이: eBPF 프로필 또는 테스트 실행 추적을 그래프에 병합하여 동적 디스패치를 드러냅니다.
• 죽은 코드 감지: 진입점에서 호출 및 참조 엣지를 따라가며 사용되지 않는 코드를 식별합니다.
• MCP 서버: Claude Code 및 기타 Model Context Protocol 클라이언트와 통합됩니다.