# Fragen Sie Ihr Code-Repository mit künstlicher Intelligenz ab

Code-Graph-Rag kombiniert Wissensgraphen und Fetch-Assisted Generation (RAG), um komplexe Strukturen in großen Code-Repositories zu verstehen und abzufragen. Es ermöglicht Entwicklern, mithilfe künstlicher Intelligenz Codebasen in verschiedenen Sprachen zu analysieren und zu bearbeiten.

- ★ 4.924
- Python
- GitHub Trending · 2026-08-10

## Was es bringt
- Erkennen Sie komplexe Zusammenhänge, indem Sie die Codebasis in einen Wissensgraphen umwandeln
- Erhalten Sie Antworten zur Codestruktur, indem Sie Fragen in natürlicher Sprache stellen
- Nehmen Sie mit strukturierten Such- und Bearbeitungstools präzise Änderungen am Code vor

## Installation
**Installation mit Paketmanager**

```
uv tool install "code-graph-rag[treesitter-full,semantic]"
```

**Alternative Installationsmethode**

```
pipx install "code-graph-rag[treesitter-full,semantic]"
```


## Ausführung
**Starten der Datenbank**

```
cgr daemon up
```

**Analysieren und befragen Sie das Lager**

```
cgr start --repo-path /path/to/repo --update-graph
```


## Wenn Sie nicht programmieren
Analysieren Sie mein Code-Repository mit dem Code-Graph-RAG-Tool. Beantworten Sie meine Fragen mithilfe der Beziehungen zwischen Funktionen, Klassen und Modulen in Ihrer Codebasis. Schlagen Sie Änderungen oder Optimierungen vor, die ich mithilfe der vom Tool bereitgestellten Strukturanalysefunktionen am Code vornehmen sollte.

## Verwandte Begriffe aus dem Glossar

## Links
- GitHub-Repository →
- Auf Türkisch lesen →

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Quelle: TreScout Entdecken · https://trescout.com/de/discover/code-graph-rag/