RAGで過去コードを自然言語検索する

概要

RAG（検索拡張生成）を活用し、PythonとChromaDBを用いて過去のソースコードを意味ベースで検索・解説する個人用ツールの実装方法を解説しています。

詳細内容

開発者が過去に作成したプロジェクトのコードを、文字列一致のgrepではなく「やりたいこと」ベースの自然言語で検索可能にする軽量なRAGツールの構築手順を紹介しています。sentence-transformers (multilingual-e5-small) を用いた意味ベクトル化とChromaDBによるベクトル検索を組み合わせ、ローカルLLM（Ollama上のqwen2.5-coder等）で回答を生成する構成です。既存のプロジェクト構造を崩さず、ディレクトリを参照するだけで「どのプロジェクトのどのファイルに該当機能があるか」を根拠とともに提示できる、実用的な実装例となっています。

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