# Code-Graph-RAG：用知识图谱理解你的代码库

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**Code-Graph-RAG** 是一个基于知识图谱的代码库 RAG 工具。它用 Tree-sitter 解析 AST，把函数、类、方法、模块和它们之间的关系建成一张图，让你用自然语言查代码。

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## 一、向量检索的边界和图检索的答案

传统代码 RAG 的做法：把代码当文本，切块，向量化，按相似度召回。问题是：

- `user.py` 的 `login()` 调了 `auth.py` 的 `validate_token()`——向量检索不知道这个调用关系
- 你问「哪些函数调用了 `deprecated_api`」——向量检索只能搜到函数名出现过的文件
- 你问「`User` 类的子类有哪些」——向量检索根本回答不了

Code-Graph-RAG 的做法：

```text
源码 → Tree-sitter AST 解析 → Memgraph 知识图谱
                                      │
用户自然语言 → LLM 生成 Cypher → 图查询 → 结构化结果 → 回答
```

它知道函数之间的调用边、类之间的继承边、数据流追踪边——这些结构化关系是向量检索不可能捕捉到的。

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## 二、支持的语言和关系类型

Tree-sitter 解析覆盖 **13+ 语言**：Python、TypeScript、JS、Rust、Go、Java、C、C++、C#、PHP、Lua、Dart，Ruby 通过 ast-grep 接入。

不只是「谁调用了谁」——图里有多层关系：

| 关系类型 | 例子 |
|---------|------|
| **CALLS** | `login()` 调用 `validate_token()` |
| **INHERITS** | `AdminUser` 继承 `User` |
| **IMPORTS** | `auth.ts` 导入 `crypto` 模块 |
| **FLOWS_TO** | 变量 `token` 从 `get_token()` 流向 `api_call(token)` |

`FLOWS_TO` 是数据流追踪边，跟着赋值、函数调用、I/O 节点走通数据路径——这层能力让安全审计和重构分析都能下探到数据流动层。

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## 三、不只是查，还能改

Code-Graph-RAG 内置了代码编辑能力：

- **AST 精准修补**：不是文本替换，是基于 AST 节点的手术级修改
- **diff 预览**：改之前先看差异
- **死代码检测**：从入口点沿着调用边和图引用边找无人使用的函数和类
- **结构搜索替换**：用 ast-grep 按 AST 模式匹配和改写，跨整个代码库

查完就能改，改完就能验——这是代码 RAG 工具里比较少见的闭环。

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## 四、MCP Server：Claude Code 直连

Code-Graph-RAG 可以作为 MCP Server 运行，Claude Code 能直接查你的代码图：

```bash
cgr daemon up        # 启动 Memgraph + Qdrant
cgr start --repo-path /path/to/repo --update-graph   # 建图
cgr start --repo-path /path/to/repo   # 查询
```

`cgr daemon up` 一行命令拉起分布式 Memgraph 和 Qdrant——不需要手写 compose 文件。

多仓库共享同一张图，sync 一个不影响其他。要清空可以用 `--clean`，会删除图中所有项目并先确认。

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## 五、安装

```bash
uv tool install "code-graph-rag[treesitter-full,semantic]"
# 或
pipx install "code-graph-rag[treesitter-full,semantic]"
```

依赖 Docker（用于 Memgraph）、cmake、ripgrep。

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## 结语

RAG 的瓶颈在于把代码当文本。代码有结构——函数调用、类继承、数据流向、模块依赖——这些关系是图天然擅长的表达。Code-Graph-RAG 把 AST 解析出来的结构化关系放进知识图谱，LLM 生成的 Cypher 直接命中真实的代码关系，绕过了向量相似度猜结果的局限。


Code-Graph-RAG 是一个基于知识图谱的代码库 RAG 工具。它用 Tree-sitter 解析 AST，把函数、类、方法、模块和它们之间的关系建成一张图，让你用自然语言查代码。

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Code-Graph-RAG是基于知识图谱的代码库RAG工具，利用Tree-sitter解析AST构建函数、类、模块间调用、继承和数据流关系图，支持13+语言。通过LLM生成Cypher查询实现自然语言检索，内置AST精准编辑、死代码检测和MCPServer集成，弥补传统向量检索无法捕捉结构化代码关系的局限。

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