rawq: Локальный CLI-инструмент для семантического поиска кода AI-агента
Что делает rawq
rawq — это локальный инструмент командной строки, который помогает ИИ-агентам находить релевантный код без чтения целых файлов. Он использует семантический поиск, чтобы направлять ИИ-агентов к конкретным частям кода вместо целых файлов, позволяя им использовать read/grep в нужных файлах. Инструмент не является RAG и не заменяет read/grep.
Техническая реализация
rawq по умолчанию использует 33-мегабайтную локальную модель, работающую через ONNX runtime для семантического поиска, в сочетании с лексическим поиском BM25 через tantivy. Инструмент поддерживает разбиение кода на фрагменты с помощью tree sitter для 16 языков и работает на любом GPU благодаря ONNX с DirectML, CUDA или CoreML, с автоматическим откатом на CPU.
Производительность и возможности
В тестах ИИ-агенты, использовавшие rawq, потребляли в 4 раза меньше токенов и выполняли задачи в 2 раза быстрее по сравнению с инструментами слепого чтения/grep. rawq также имеет команду map, которая показывает структуру кодовой базы.
Детали разработки
Инструмент написан на Rust, полностью с открытым исходным кодом и выпущен под лицензией MIT. Доступен на GitHub по адресу https://github.com/auyelbekov/rawq.
📖 Read the full source: r/LocalLLaMA
👀 Смотрите также
Kanban CLI: Локальный, агент-ориентированный менеджер задач для терминала
Kanban CLI — это терминальный инструмент на Rust для структурированного отслеживания задач с полной интеграцией Git, предназначенный для рабочих процессов, управляемых AI-агентами.
Инструмент Nia-docs создает локальную файловую систему из URL-адресов документации для Claude AI.
Инструмент nia-docs позволяет запустить npx nia-docs с URL документации, чтобы создать локальную файловую систему документации, к которой ИИ Claude сможет обращаться напрямую без дополнительной настройки.
Файл протокола Claude Code сокращает количество повторяющихся вопросов.
Разработчик создал один файл .md для каталога ~/.claude/rules/, который определяет тип задачи и уровень риска по первому сообщению, устраняя типичную для Claude Code последовательность из трёх вопросов перед началом работы.
Три репозитория для разработки RAG и AI-агентов
В посте на Reddit выделены три репозитория для разработчиков, работающих с RAG и AI-агентами: memvid для памяти агентов, llama_index для RAG-пайплайнов и Continue для ассистентов программирования. Автор отмечает, что чистый RAG лучше всего подходит для извлечения знаний, в то время как системы памяти лучше для агентов, а гибридные подходы часто используются в реальных инструментах.