Code-Graph-RAG mang lại khả năng RAG (Retrieval‑Augmented Generation) cho các dự án monorepo có nhiều ngôn ngữ lập trình. Khi chỉ định một repository, công cụ sẽ đọc mọi file nguồn, dùng Tree‑sitter để tạo AST, sau đó chuyển sang đồ thị kiến thức trong Memgraph.
Đồ thị này lưu trữ các thực thể như hàm, lớp, module và mối quan hệ giữa chúng, hỗ trợ các ngôn ngữ Python, TypeScript, JavaScript, Rust, Go, Java, C/C++, C#, PHP, Lua, Dart và thậm chí Ruby qua lớp bổ trợ. Người dùng có thể nhập câu hỏi bằng tiếng Anh, mô hình AI sinh câu lệnh Cypher, truy vấn đồ thị và nhận kết quả ngay lập tức, thậm chí thực hiện chỉnh sửa mã nguồn.
Quá trình cài đặt đơn giản: uv tool install "code-graph-rag[treesitter-full,semantic]" hoặc pipx install "code-graph-rag[treesitter-full,semantic]". Yêu cầu Docker (cho Memgraph), cmake và ripgrep. Sau khi khởi động stack Memgraph + Qdrant bằng cgr daemon up, chỉ cần cgr start --repo-path /path/to/repo để lập chỉ mục và bắt đầu truy vấn.
Code-Graph-RAG mở ra cách tiếp cận mới cho việc quản lý và tối ưu mã trong các dự án lớn, giúp các đội phát triển Việt Nam giảm thời gian tìm kiếm lỗi và nâng cao năng suất làm việc với AI.
Nguồn: GitHub Trending — Biên dịch & tổng hợp: danhbaai.com