rawq : Outil CLI Local pour la Recherche Sémantique de Code par Agent IA
Ce que fait rawq
rawq est un outil CLI local qui aide les agents d'IA à trouver du code pertinent sans lire des fichiers entiers. Il utilise la recherche sémantique pour guider les agents d'IA vers des parties spécifiques du code plutôt que des fichiers complets, leur permettant d'utiliser la lecture/recherche sur les bons fichiers. L'outil n'est pas un RAG ni un remplacement pour la lecture/recherche.
Implémentation technique
rawq utilise par défaut un modèle local de 33MB qui fonctionne via ONNX runtime pour la recherche sémantique, combiné avec la recherche lexicale BM25 via tantivy. L'outil prend en charge le découpage de code avec tree sitter pour 16 langages et fonctionne sur n'importe quel GPU grâce à ONNX avec DirectML, CUDA ou CoreML, avec un repli automatique sur CPU.
Performances et fonctionnalités
Lors des tests, les agents d'IA qui utilisaient rawq ont consommé 4 fois moins de tokens et ont terminé les tâches 2 fois plus vite comparé aux outils de lecture/recherche aveugles. rawq possède également une commande map qui montre la structure d'une base de code.
Détails de développement
L'outil est écrit en Rust, entièrement open-source, et publié sous licence MIT. Il est disponible sur GitHub à https://github.com/auyelbekov/rawq.
📖 Lire la source complète : r/LocalLLaMA
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