RAG sans vecteurs sur une grosse codebase avec un index de fichiers
Cherche dans des centaines de fichiers sans base vectorielle ni infrastructure lourde.
Le besoin
- Ta codebase dépasse les limites de contexte d'une seule session.
- Mettre en place une base vectorielle prend du temps et ajoute de la complexité.
- Tu veux pouvoir poser des questions sur le code sans sortir du terminal.
L'approche
- L'agent génère un index JSON plat qui liste chaque fichier avec ses exports, imports et une description d'une ligne.
- À chaque question, l'agent filtre l'index pour sélectionner les 5 à 10 fichiers pertinents.
- Il lit uniquement ces fichiers pour répondre, sans charger toute la codebase.
- L'index est régénéré en quelques secondes après chaque grosse modification.
Étape par étape
- 1
Génération de l'index
L'agent parcourt tous les fichiers source et génère codebase-index.json avec pour chaque fichier : son chemin, ses exports principaux, ses imports et un résumé en une ligne de son rôle.
- 2
Interrogation par filtrage
Quand tu poses une question, l'agent filtre l'index avec des mots-clés extraits de ta question pour trouver les fichiers candidats, puis les lit pour construire sa réponse.
- 3
Mise à jour incrémentale
L'agent détecte les fichiers modifiés depuis la dernière indexation et ne met à jour que les entrées concernées dans codebase-index.json, sans tout régénérer.
Le prompt à donner
Lis codebase-index.json. Je cherche tous les endroits où la logique de facturation est implémentée. Filtre l'index, identifie les fichiers pertinents et explique comment ils interagissent.
Le résultat
Des réponses précises sur n'importe quelle partie de la codebase sans dépasser les limites de contexte et sans infrastructure supplémentaire.
Le verdict NXUS
Approche pragmatique et sous-estimée. Bien plus rapide à mettre en place qu'un vrai RAG vectoriel pour des codebases jusqu'à quelques milliers de fichiers.
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