rawq: Lokales CLI-Tool für semantische KI-Agenten-Codesuche
Was rawq macht
rawq ist ein lokales CLI-Tool, das KI-Agenten hilft, relevanten Code zu finden, ohne ganze Dateien lesen zu müssen. Es verwendet semantische Suche, um KI-Agenten zu bestimmten Codeabschnitten statt zu ganzen Dateien zu führen, sodass sie read/grep auf den richtigen Dateien anwenden können. Das Tool ist weder RAG noch ein Ersatz für read/grep.
Technische Umsetzung
rawq verwendet standardmäßig ein 33 MB großes lokales Modell, das über ONNX Runtime für semantische Suche arbeitet, kombiniert mit lexikalischer BM25-Suche über tantivy. Das Tool unterstützt Tree Sitter Code Chunking für 16 Sprachen und läuft auf jeder GPU dank ONNX mit DirectML, CUDA oder CoreML, mit automatischem CPU-Fallback.
Leistung und Funktionen
In Tests verbrauchten KI-Agenten, die rawq nutzten, 4x weniger Tokens und erledigten Aufgaben 2x schneller im Vergleich zu blinden read/grep-Tools. rawq verfügt außerdem über einen map-Befehl, der die Struktur einer Codebasis anzeigt.
Entwicklungsdetails
Das Tool ist in Rust geschrieben, vollständig Open-Source und unter der MIT-Lizenz veröffentlicht. Es ist auf GitHub unter https://github.com/auyelbekov/rawq verfügbar.
📖 Read the full source: r/LocalLLaMA
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