為語意程式碼搜尋建構 RAG 管線：開發者日誌與實戰筆記（第一部）

• 隨著**AI 程式碼代理（Coding agents）**的普及，如何快速且精確地在大型專案中找到相關程式碼，成為提升開發效率的核心關鍵。 • 傳統的關鍵字搜尋和 grep 工具受限於必須預先知道確切文字，難以滿足代理對抽象語意的搜尋需求。 • 為了突破此限制，JetBrains 開發了 JetBrains Context 語意搜尋平台，透過 RAG（檢索增強生成） 管線提供帶有引用依據的真實程式碼片段。 • 在資料前處理階段，解析與區塊切分（Parsing and chunking）至關重要，若採用傳統的固定行數切分容易破壞程式碼的語意結構。 • 專案團隊利用累積 26 年的內部解析器技術，實作了結構感知切分（Structure-aware chunking），能依據語法節點與範圍保留完整的類別、方法與註解。

避免過大或過小的程式碼區塊，才能在保留足夠上下文與維持檢索精確度之間取得完美平衡。