RAG

1. はじめに こんにちは。and factory バックエンドエンジニアの木梨です。 Claude Codeを大規模コードベースで使っていると、「この機能はどこで実装されているか」のような広い問いで Grep や Explore が何度も走り、待ち時間が長くなりがちです。私が触っているGo / PHP / JSが混在する大規模モノレポでも、広い問いで数分待たされるのが日常的に発生していました。 改善策を探していた背景には2つの体験があります。1つは、社内にDevinが導入されたときにDeepWikiでコードベースに広い問いを投げた際の回答速度の速さです。一次情報は見つけられませんでしたが、応答の仕方からして内部でRAGを使っているのではと推測しています。もう1つは、Cursorのブログで報告されているセマンティック検索の導入効果です。どちらも「セマンティック検索を前段に置けば広い問いが軽くなる」という方向を示しています。同じ発想で最小構成のRAGをClaude Codeの前段に置いてみたのが本記事で紹介する構成です。 本記事では、tree-sitter・Qwen Embedding・ChromaDB で組んだ最小構成の RAG CLI を Claude Code から呼ぶまでを手順として共有します。約220行のPythonで動きます。既存のRAGライブラリを使う選択肢もありました。それでも今回自作の形にしたのは、Claude Code用にCLIとして統一したかった点と、中身が見える最小構成のほうが細かい調整をしやすい点の2つが理由です。 対象読者は Claude Code を日常的に使っており、RAG の基本概念（埋め込みベクトル、近傍検索）は既知の方を想定しています。 TL;DR 構成: tree-sitter + Qwen3 Embedding + ChromaDB + Python CLI。約220行 使い方: Claude Codeから検索CLI（例: myrag search）を呼び、候補を Read / Grep で裏取り 効果: 広い問いで待ち時間が体感で明確に短縮された。参考計測では中央値でRAG前段75秒 / Explore very thorough 132秒 / Explore medium 172秒。実行時間の安定性でもRAGが優位。詳細は6章「実際の効果」参照 注意: チャンク化したコードを外部APIへ送る構成。業務利用前に法務・セキュリティ確認が必要。詳細は事前に確認したいことを参照 事前に確認したいこと チャンク化したコードはAlibaba Cloud（DashScope）に送信されます。業務リポジトリで適用する場合は、先に社内の法務・セキュリティ窓口でコード外部送信ポリシーを確認してください。以下は最低限のチェックポイントです。 検証時は匿名化済みコードのみを使う APIキー、秘密鍵、認証トークン、個人情報、契約情報を含むファイルは投入しない .env や秘密鍵は EXCLUDE_PATTERNS（後述）に含まれているので、社内固有の機密ファイルがあれば同じ要領でパターンを足す 機密性が高くそもそも外部送信を避けたい場合は、embedder.py を sentence-transformers 等のローカル埋め込みに差し替えれば同じ構成で動きます。 ...