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대규모 코드베이스 RAG를 위한 AST 기반 인덱싱 도구 'Chonks' 공개
코드베이스를 SQLite로 압축하고 MCP로 서빙하여 LLM 추론 비용 없이 에이전트 성능을 개선하는 도구.
요약
최근 개발된 코드 RAG 도구 'Chonks'는 대규모 코드베이스를 단일 SQLite 파일로 인덱싱하여 MCP(Model Context Protocol)를 통해 코딩 에이전트에 제공한다. 이 도구는 LLM을 검색 경로에서 배제하고 Tree-sitter AST 기반 청킹과 하이브리드 검색(의미론적 검색 + BM25), 타입이 지정된 교차 참조 그래프를 활용한다. 현재 C++, C#, HLSL, Python 등 10개 언어에서 완전한 심볼 및 그래프 지원을 제공하며, 수백만 줄 규모의 코드베이스를 처리하도록 설계되었다. Loc-Bench 평가 결과 Acc@5 64/100을 기록했으며, 실무자가 활용할 수 있도록 Apache-2.0 라이선스로 공개되었다. 개발자는 cAST 논문의 재귀적 AST 노드 분할 알고리즘 등 지난 1년간 연구된 AST 인식 코드 RAG 논문들을 참고하여 이를 구축했다.
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원문 제목 A year of reading AST-aware code RAG papers, and the thing I built
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