CodeRAG — RAG-система для качества кода
Интеллектуальная система на базе RAG (Retrieval-Augmented Generation) для анализа кодовой базы, распознавания паттернов и выдачи контекстных рекомендаций разработчикам в реальном времени.
Задача
Компания с кодовой базой из 2M+ строк кода столкнулась с проблемой поддержания единого стиля и качества кода при росте команды:
-
Code review занимает до 40% рабочего времени senior-разработчиков -
Новые разработчики долго адаптируются к стандартам проекта -
Повторяющиеся ошибки и антипаттерны появляются снова и снова -
Документация устаревает и не отражает реальные практики
Решение
Мы построили RAG-пайплайн, который индексирует кодовую базу и предоставляет контекстные рекомендации на каждом этапе разработки:
Индексация и эмбеддинги
Автоматическая обработка кодовой базы: парсинг AST, генерация эмбеддингов для функций, классов и модулей, хранение в векторной БД.
Распознавание паттернов
Анализ PR на соответствие существующим паттернам проекта, выявление антипаттернов и дублирования кода.
Контекстные рекомендации
LLM-генерация рекомендаций на основе конкретного контекста проекта: похожие реализации, best practices, ссылки на документацию.
CI/CD интеграция
Бот в GitHub/GitLab, автоматические комментарии к PR, интеграция с IDE через плагин.
Технологический стек
Python
Backend & ML
LangChain
RAG Framework
Vector DB
Embeddings
OpenAI API
LLM
Результаты
60%
Сокращение времени code review
2M+
Строк кода проиндексировано
3x
Быстрее онбординг новичков
45%
Меньше повторяющихся багов
Хотите подобный проект?
Расскажите о вашей идее — мы предложим оптимальное решение и рассчитаем сроки.
Обсудить проект