セマンティック検索＆ローカルコンテキスト

ファイルアップロード不要。プロジェクト全体を深く理解するローカル AI。

多くのクラウド型ツールは、インデックス作成のためにコード全体を外部サーバーにアップロードさせます。Reflexor のセマンティック RAG エンジンはお手元のマシン内でコードをチャンク化してベクトル埋め込みを生成し、複数ファイルにまたがる複雑な質問にも安全に回答します。

ローカルセマンティック検索の仕組み

AST 構造を意識したスマート分割: 関数、クラス、モジュールの境界を正確に認識してチャンク化し、コードの意味構造を維持。
高速なローカル埋め込みモデル: 省メモリ設計の高性能ベクトル埋め込みモデルがハードウェアアクセラレーションを活用して即座にインデックス化。
ハイブリッド検索（Dense + Sparse）: 意味の類似性（コサイン類似度）と正確な変数・関数名マッチングを融合し、高精度なコンテキスト抽出を実現。

ローカル RAG インデックスのディスク消費量はどれくらいですか？

通常、コードベース全体の 2% 〜 5% 程度の軽量なサイズで、拡張機能のローカルキャッシュ領域に安全に保存されます。

現在エディタで開いていないファイルについても回答できますか？

はい！RAG システムはインデックス済みのワークスペース全体から関連コードを検索するため、別ディレクトリの共通モジュールやユーティリティ関数も文脈として取り込めます。

大規模なモノレポ（Monorepo）にも対応していますか？

はい。`.gitignore` の除外設定を厳格に順守し、`node_modules` やビルド生成物を自動でスキップしながら効率よく必要なコードのみをインデックスします。