这一期我们来给 Agent 装上 RAG，让 Agent 可以直接读我们的代码库。
举个具体场景，我问“MemoryManager 是怎么压缩上下文的”。没有 RAG 的 Agent 只能凭训练数据瞎猜，猜得对算运气好。
装了 RAG 之后，Agent 会先去代码库里捞 ContextCompressor.compressIfNeeded，看 Map-Reduce 的实现，再基于这段真实代码的回答。
整个 RAG 的架构示意图如下所示。
01、RAG 的整体设计
RAG 大家应该不陌生了，一句话讲清楚。
把知识库向量化然后持久化到向量数据库，查询的时候，按照语义相似度找出最相关的片段，再连同问题一起塞给 LLM。
落到代码场景，有三个问题绕不开。
第一个是怎么切。代码不像文档，按字数硬切会切出了很多噪音。最稳妥的办法是按结构特征切——文件级、类级、方法级，检索时按粒度匹配。
第二个是存到哪。生产环境通常上 Milvus、Pinecone 、ElasticSearch 这种专用向量库。但我们是个 CLI 工具，这些都太重量级了。
所以我这里选择了 SQLite。
第三个是怎么样才能搜得准。纯向量检索对自然语言友好，对代码标识符却不一定。
所以我们这里做了混合检索——语义打底、关键词加权、再按 chunk 类型加分。method 块比 file 块优先级高，因为用户问“怎么实现的”，给方法体比给整个文件有用得多。
举个例子，搜“处理用户登录的地方”，它能定位到LoginService.authenticate。
整个 RAG 模块拆成 10 个类，下面一块一块讲。
CodeChunk —— 代码块数据模型CodeChunker —— AST 分块EmbeddingClient —— 向量化客户端VectorStore —— SQLite 向量存储CodeAnalyzer —— AST 关系分析CodeRelation —— 关系数据模型CodeIndex —— 索引入口CodeRetriever —— 检索入口RagQueryTokenizer —— 查询分词SearchResultFormatter —— 结果格式化02、AST 解析
代码分块是 RAG 里最容易被低估的一步。分得好，检索准；分得糙，后面再多加权也救不回来。
Java 文件和非 Java 文件得分开处理。
Java 走 AST，按类和方法切；非 Java（比如 Markdown、yaml）就按字符大小切，每段控制在 2000 字符以内。
Java 这块用 JavaParser，CodeChunker 里的核心逻辑是这样：
public List<CodeChunk> chunkFile(Path filePath) throws IOException { String content = Files.readString(filePath); // 非 Java 文件：按大小分段 if (!relativePath.endsWith(".java")) { return chunkLargeText(relativePath, content); } // Java 文件：AST 解析分块 return chunkJavaFile(filePath, content);}JavaParser 可以把语言级别设到 JAVA_17，text block、record、sealed class 这些新语法都能正常解析。
万一遇到语法错误，可以自动回退到按大小分段，不会因为一个文件解析失败就漏掉整块代码。
非 Java 文件超过 2000 字符就生成一个 chunk，同时把起止行号一起带上。检索结果直接能跳到对应行，不用二次定位。
Java 这边类级和方法级各存一份。
类级只保留类声明和前 5 行（字段、签名这些信息够用了），不用把几百行的类全塞进去；方法级则把完整方法体捞出来，单独成块。
// 类级别 chunkchunks.add(CodeChunk.classChunk( filePath.toString(), className, classHeader, classStart, classEnd));// 方法级别 chunkchunks.add(CodeChunk.methodChunk( filePath.toString(), className + "." + methodSignature, methodContent, methodStart, methodEnd));CodeChunk 用的是 record，除了正文内容，还带了文件路径、块类型、名称、起止行号。
toEmbeddingText 方法会把这些拼成[method:Agent.run] public String run(...)这种格式再去算向量，让模型一眼看清这是哪个类的哪个方法。
CodeIndex 是整个索引流程的入口，把“遍历文件 → 分块 → 向量化 → 持久化”封装进去。
外面只要一行codeIndex.index("/path/to/project")就能跑起来。
遍历用的是 Files.walkFileTree，node_modules、target、.git、build 这些目录直接跳过，文件类型也只挑常见的源码后缀。
03、Embedding
切完块就该生成向量了。
EmbeddingClient 支持两种方式。
默认走 Ollama 本地模型，免费、断网也能跑，本地装个 Ollama 拉一个 nomic-embed-text 就能开干。
机器扛不动的话，再切到远程 API——智谱、阿里千问都 Embedding 模型。
切换不用改代码，环境变量配一下就行：
export EMBEDDING_PROVIDER=ollamaexport EMBEDDING_MODEL=nomic-embed-text:latestexport EMBEDDING_BASE_URL=http://localhost:11434切到智谱的话：
export EMBEDDING_PROVIDER=glmexport EMBEDDING_API_KEY=your_key_hereembed 方法按 provider 分发——Ollama 走 /api/embeddings，OpenAI 兼容的走 /embeddings，请求体和响应解析在内部处理过了，外面只负责传文本，拿向量。
public float[] embed(String text) throws IOException { String input = text.length() > MAX_INPUT_CHARS ? text.substring(0, MAX_INPUT_CHARS) : text; return switch (provider.toLowerCase()) { case "ollama" -> embedOllama(input); case "openai", "zhipu", "glm" -> embedOpenAICompatible(input); default -> embedOllama(input); };}MAX_INPUT_CHARS 卡在 2000，中文密集的文本大概对应 4000~6000 token，喂给 8192 上下文的模型绰绰有余。
超出的部分直接截断，省得 API 抛错。
响应格式两家也不一样。
Ollama 把向量放在embedding字段，是平铺数组；OpenAI 兼容格式塞在data[0].embedding里。
在客户端里统一转成float[]，上层就不用知道底下是哪一家。
HTTP 超时给得比较宽松，连接 30 秒、读取 120 秒。Ollama 首次加载模型会比较慢，远程 API 一般几秒就回，120 秒覆盖两边都足够用。
04、向量存储
向量存哪，这事一开始我纠结了挺久。
Milvus、Weaviate 太重了。一个 CLI 工具，让用户先起个 docker、配个端口、再装一堆 SDK 才能跑，谁顶得住。
最后选了 SQLite。
向量以 JSON 数组形式塞到 TEXT 字段里，检索时全量读到内存，逐条算余弦相似度，排序取 TopK。
可能有小伙伴犯嘀咕：全部读到内存，能扛得住？
我自己跑下来——常见的个人项目也就几百到几千个代码块，768 维的向量，1000 块大约 3MB 内存，单次检索几十毫秒。
这个量级根本不用上专用向量库，等哪天真撑不住了再换也不迟。
public List<SearchResult> search(float[] queryEmbedding, int topK) throws SQLException { String sql = "SELECT ... FROM code_chunks WHERE project_path = ?"; List<SearchResult> candidates = new ArrayList<>(); try (PreparedStatement ps = connection.prepareStatement(sql)) { ps.setString(1, projectPath); try (ResultSet rs = ps.executeQuery()) { while (rs.next()) { float[] embedding = jsonToEmbedding(rs.getString("embedding_json")); double similarity = cosineSimilarity(queryEmbedding, embedding); candidates.add(new SearchResult(..., similarity)); } } } candidates.sort((a, b) -> Double.compare(b.similarity(), a.similarity())); return candidates.size() > topK ? new ArrayList<>(candidates.subList(0, topK)) : candidates;}VectorStore 除了向量检索，还顺手把关键词检索和关系图谱查询都做了。
关键词走 LIKE，专门用来精确命中类名/方法名；关系图谱单独一张表，存 extends、implements、imports、calls、contains 这五种关系，后面查调用链就靠它。
批量插入这块加了事务保护。
先关掉 autoCommit，最后 batch 一把提交，中间挂了就 rollback。
索引也得老老实实建。
project_path、file_path、chunk_type 这几个常用维度都覆盖到，关系表的 from_name 和 to_name 也加上。SQLite 再轻量，几千条数据上没索引的 LIKE 也能卡死。
向量序列化用的是 Jackson，float 数组直接转成 JSON 字符串塞到 TEXT 字段。
可能有小伙伴想问为啥不用 BLOB，理由很简单——JSON 调试方便。
打开数据库可视化工具就能看到一行行的向量值，定位问题不用再写脚本反序列化。
余弦相似度也没调任何第三方库，手撸循环，点乘除以两个模长，几十行就完事。
数据库文件默认放在~/.paicli/rag/codebase.db，所有项目的索引共用这一个文件，靠 project_path 区分。
一个项目一个库管起来反而麻烦。要换位置，给个paicli.rag.dir系统属性就能改。
05、混合检索
纯向量检索有个老毛病——对同义词和语义相近的表达很灵敏，对精确的代码标识符反而没那么准。
比如搜“Agent 的 run 方法”，向量检索可能给你返回一堆带“Agent”“run”上下文的块，但偏偏不是那个方法。
CodeRetriever 的 hybridSearch 干了三件事来补这个短板。
第一件，语义检索打底。把查询向量化，跟库里所有向量算余弦相似度，先把语义最近的一批捞出来。
第二件，关键词加权。用 jieba 把查询切词，挑出“Agent”“run”“ReAct”这类代码关键词，再用 LIKE 去库里扫一遍。
命中的结果按命中位置给不同分——类名/方法名命中 +0.3，文件路径命中 +0.1，内容命中 +0.1。命中的位置越关键，分数越重，跟 ES 那一套 BM25 加权思路差不多，只是更轻量级。
第三件，类型加分。method 块 +0.15，class 块 +0.1，file 块不加。理由很简单，用户问“怎么实现”的时候，给方法体比给整个文件有用得多。
// 代码类型加分double typeBoost = switch (r.chunkType()) { case "method" -> 0.15; case "class" -> 0.10; default -> 0.0;};RagQueryTokenizer 也值得拎出来说两句。
它用 jieba 做中文分词，同时保留 ASCII 标识符（类名、方法名里的英文）。
分块完会过滤掉单字符和“怎么”“如何”“一下”这种没检索价值的停用词。
这样一来，“用户登录怎么实现”这种自然语言查询，“ReAct”“Agent”“MemoryManager”这种纯英文标识符也能保留。
还有个小机制叫双重命中奖励。
同一个块如果语义检索和关键词检索都命中了，额外 +0.1。相当于多个维度互相印证，分数当然要高一档。这个奖励只给一次，不叠加，避免某个块因为蹭中好几个关键词就霸榜。
最后再加一道同文件去重，每个文件最多保留 2 条。不然遇到一个特别大的文件，能把整个结果页都占满，diversity 就没了。
private List<SearchResult> limitPerFile(List<SearchResult> sorted, int topK, int maxPerFile) { List<SearchResult> result = new ArrayList<>(); Map<String, Integer> fileCount = new HashMap<>(); for (SearchResult r : sorted) { int count = fileCount.getOrDefault(r.filePath(), 0); if (count < maxPerFile) { result.add(r); fileCount.put(r.filePath(), count + 1); if (result.size() >= topK) break; } } return result;}06、代码关系图谱
检索到代码块只是第一步。
要真正读懂一个项目，得知道“这个类继承了谁、实现了哪些接口、它的方法又调了谁”。
CodeAnalyzer 用 JavaParser 做 AST 遍历，五种关系一起处理：extends（类继承）、implements（接口实现）、imports（依赖导入，只记非 JDK 的）、contains（类含方法）、calls（方法调用，简化版只记方法名）。
private void extractClassRelations(String filePath, CompilationUnit cu, List<CodeRelation> relations) { cu.findAll(ClassOrInterfaceDeclaration.class).forEach(clazz -> { String className = clazz.getNameAsString(); // extends 关系 clazz.getExtendedTypes().forEach(ext -> { relations.add(new CodeRelation( filePath, className, null, ext.getNameAsString(), "extends")); }); // contains 关系：类包含方法 clazz.getMethods().forEach(method -> { relations.add(new CodeRelation( filePath, className, filePath, className + "." + method.getNameAsString(), "contains")); }); // calls 关系：方法调用 clazz.findAll(MethodCallExpr.class).forEach(call -> { Optional<MethodDeclaration> parentMethod = findParentMethod(call); if (parentMethod.isPresent()) { String caller = className + "." + parentMethod.get().getNameAsString(); relations.add(new CodeRelation( filePath, caller, null, call.getNameAsString(), "calls")); } }); });}imports 这块做了过滤，只记非 java. 和 javax. 开头的。
calls 这块稍微费劲一点。
JavaParser 遇到 MethodCallExpr 节点之后，得往上回溯找到它属于哪个方法。CodeAnalyzer 里写了个 findParentMethod，沿着 AST 父节点一路往上爬，碰到 MethodDeclaration 就停。
没有这一步，只能知道“某个地方调了 chat”，但说不清是Agent.run调的还是PlanExecuteAgent.executeTask调的。
提取出来的关系全部塞进 SQLite 的 code_relations 表。CLI 里通过 /graph 命令就能查。比如 /graph Agent：
Agent ├── contains --> Agent.runAgent └── extends --> BaseAgentAgent.run ├── calls --> chatAgent.run ├── calls --> executeTool扫一眼就明白：Agent 继承自 BaseAgent，挂着一个 run 方法，run 内部调了 chat 和 executeTool。
07、集成到 Agent
RAG 模块写好了，但 Agent 不会自己主动用。
得在 ToolRegistry 里注册一个 search_code 工具，告诉 LLM——遇到代码库相关的问题，调这个就行。
tools.put("search_code", new Tool( "search_code", "语义检索代码库，根据自然语言描述查找相关代码块", createParameters( new Param("query", "string", "自然语言查询描述，例如'用户登录的实现'", true), new Param("top_k", "integer", "返回结果数量（默认5）", false) ), args -> { String query = args.get("query"); int topK = ...; try (CodeRetriever retriever = new CodeRetriever(projectPath)) { List<VectorStore.SearchResult> results = retriever.hybridSearch(query, topK); return SearchResultFormatter.formatForTool(query, results); } }));同时把 Agent 的系统提示词也更新了一下，明确告诉 LLM：
如果用户询问与代码库相关的问题（如“这个类是干什么的”、“哪里用了某个功能”），请优先使用 search_code 工具检索相关代码，再基于检索结果回答。这里有个特别容易翻车的细节——ToolRegistry 里的 projectPath 默认取 user.dir，但用户可能用 /index 索引了另一个目录。
如果不同步，工具检索的还是老路径，搜出来都是空的。所以 Main 里 /index 执行完之后，会立刻把索引路径同步给 ToolRegistry，确保两边对齐。
SearchResultFormatter 把搜索结果整理成人能看的样子。
它有两个输出模式：formatForCli 给命令行用，带 emoji 和缩进；formatForTool 给 LLM 用，更紧凑，包含一段搜索摘要加带行号的代码片段。
摘要里会告诉模型“最相关的入口是哪个方法”“结果主要集中在哪些文件”“排序综合参考了哪些关键词”，让 LLM 能快速判断该重点看哪几条。
PlanExecuteAgent 的执行提示词也加了类似的引导，规划任务里凡是涉及代码理解的步骤都会自动触发检索。这样不管是 ReAct 还是 Plan-and-Execute，两种模式都能看懂代码库。
08、CLI 实战
RAG 这一堆功能，最后通过三条 CLI 命令交到用户手上。
第一条是/index，给代码库建索引。执行的时候它会遍历项目目录（node_modules、target、.git 这些自动跳过），每个文件分块、向量化、塞 SQLite。
第二条是/search，用自然语言检索代码。不用记类名、不用记文件名，跟问同事差不多。
第三条是/graph，查类或方法的关系图谱。
👤 你: /graph Agent🕸️ 查询类关系图谱: Agent📋 找到 5 条关系: Agent ├── contains --> Agent.run Agent ├── contains --> Agent.clearHistory Agent └── extends --> BaseAgent Agent.run ├── calls --> chat Agent.run ├── calls --> executeTool/index也支持指定路径，比如/index /Users/xxx/my-project，可以索引任意目录的代码库。
索引过程每 10 个文件打一次进度，单个文件解析失败只会打 warn，不会中断整体流程。
最后再输出一行统计——多少代码块、多少条关系，一眼就知道这次索引的质量怎么样。
代码库更新了怎么办？
重新执行 /index 就行。
CodeIndex 会先清掉旧数据再写新数据，保证向量库和代码库始终对齐，不会出现“代码已经改了，搜出来还是老版本”那种灵异现象。
/search在没建索引的情况下会友好提示“代码库尚未索引，请先使用/index命令”，不会直接抛异常糊脸。检索过程出错也会捕获异常打日志，CLI 不会直接崩掉。
日常用法基本就是：先/index一次建索引，平时有问题就/search自然语言搜一下，想看架构就/graph查关系。Agent 模式更省事，问题直接抛给它，背后自动调 search_code，连/search都不用手动敲。
pom.xml 里这一期新增了三个依赖：sqlite-jdbc 管向量持久化，javaparser-core 管 AST 解析，jieba-analysis 管中文分词。加上前几期已经有的 jackson-databind 和 okhttp，整个 RAG 模块外部依赖控制在 5 个以内，跟之前的轻量定位保持一致。
ending
四期下来，PaiCLI 从一个只会一步步走的 ReAct Agent，逐渐进化到能规划、能记忆、还能读代码库的完整工具。
代码全部开源在 GitHub 上，第四期新增了 10 个 RAG 相关的类，累计代码量到了 1700 行左右。
跟着教程敲一遍，本地就能跑起来一个属于自己的 Agent CLI。
如果用着用着发现检索不准，大概率是索引粒度或者查询分词的问题。可以先试试调整 MAX_CHUNK_CHARS 的大小，或者给 RagQueryTokenizer 加几个跟业务相关的停用词，多数场景下都能见效。
下期预告——Multi-Agent 协作。
一个 Agent 忙不过来，咱就搞个团队，规划的规划、执行的执行、检查的检查，分工干。
简历包装：PaiCLI 项目
项目名称：PaiCLI —— 开源 Java Agent CLI 工具
项目简介：从零构建一个类 Claude Code 的命令行 Agent 工具，支持 ReAct 推理、Plan-and-Execute 任务规划、Memory 记忆系统、RAG 代码库检索。
技术栈：Java 17、JavaParser、SQLite、Jieba 分词、OkHttp、Jackson、JUnit 5、JLine3
核心职责：
- 基于 JavaParser AST 实现代码多粒度分块（文件/类/方法），非 Java 文件按大小分段，检索召回显著提升
- 统一封装 Ollama 本地模型和 OpenAI 兼容远程 API，通过环境变量丝滑切换 provider，支持文本自动截断防止 API 超限
- 基于 SQLite 实现轻量级向量存储，向量以 JSON 数组持久化，通过在内存中计算余弦相似度，单项目千行级代码块检索耗时 < 100ms
- 实现混合检索策略：语义检索打底 + jieba 分词加权 + 代码类型加分 + 同文件限流，Top5 准确率达到可用生产级别
- 基于 AST 提取代码关系图谱（extends/implements/imports/calls/contains），支持通过自然语言查询类的调用链
- 将 RAG 封装为 search_code 工具注册到 Agent 工具，通过 LLM 系统提示词引导自动触发检索，ReAct 和 Plan-and-Execute 双模式均支持代码库理解
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