概要
https://www.docswell.com/s/fumiya-kume/ZQX41J-2025-08-25-191624
詳細内容
## LLMを活用してソースコードから目的の情報をRAGする
https://www.docswell.com/s/fumiya-kume/ZQX41J-2025-08-25-191624
本記事は、LLMとRAGを組み合わせ、ソースコードから目的の情報を効率的に検索し、その精度を高める具体的な手法を詳述する。
**Content Type**: Tutorial & Guide
**Scores**: Signal:4/5 | Depth:4/5 | Unique:3/5 | Practical:4/5 | Anti-Hype:4/5
**Main Journal**: 77/100 | **Annex Potential**: 74/100 | **Overall**: 76/100
**Topics**: [[Retrieval Augmented Generation (RAG), Large Language Models (LLM), Source Code Analysis, Vector Search, Code Search]]
大規模なソースコードから必要な情報を効率的に見つけ出すことは、開発者の生産性を大きく左右する課題である。従来の単純なテキスト探索では、誤検知や検索漏れ、そして文字数に比例する膨大な計算量（O(N)）が問題となり、特にWebアプリケーション開発のようにコードベースが複雑化する現場では非効率的であった。
本記事は、この課題を解決するため、RAG（Retrieval Augmented Generation）とLLMを組み合わせた効果的なアプローチを提示する。まず、ソースコードを関数やクラス単位に分割し、これを数値ベクトル（Vector）に変換する。同様に質問もベクトル化し、類似度計算によって関連性の高いコードスニペットを迅速に特定する。この手法により、計算量は大幅に削減され（O(log N · d)）、大規模なコードベースでも高速な情報検索が可能になる点が重要だ。
さらに、LLMを統合することで、この情報検索の精度と柔軟性が飛躍的に向上する。具体的には、LLMが検索クエリの表記揺れを補正して精度を高めたり、インデックス作成時にコードの説明を加えて検索性を向上させたりできる。また、静的解析が難しいケースではLLMにフォールバックし、最終的な検索結果をLLMが活用してより正確な回答を生成するなど、多角的な活用が可能となる。
これは、現在注目されているAIコードアシスタント（例: Cursor）の裏側で機能する重要な技術であり、Webアプリケーションエンジニアが自らの開発環境にAIを深く組み込んだり、より賢いコーディングエージェントを構築したりする上で不可欠な知見を提供する。コードの理解とナビゲーションをAIの力で最適化し、開発ワークフローを革新するための具体的な指針となるだろう。