우리 팀 코드 스타일을 아는 AI 만들기

이 게시물은 RAG와 Vector DB를 활용하여 팀 코드베이스를 학습하는 AI 시스템 구축 과정을 설명합니다.

핵심 기술과 방법론

• RAG(Retrieval-Augmented Generation)로 코드 스타일 관련 정보를 LLM에 제공
• TypeScript AST 분석을 통한 ts-morph 기반 정밀 청킹
• ChromaDB를 활용한 벡터 데이터베이스 구축 및 운영
• Google Cloud의 Gemini 임베딩 모델과 배치 처리로 성능 최적화
• CI/CD 연동으로 Vector DB 자동 업데이트

실제 적용 및 효과

• Diffy 자동 코드 리뷰 시스템과 @pwb/testgen 테스트 코드 자동 생성 npm 패키지 개발
• 팀 코드 스타일에 맞춘 자동화로 개발 생산성 및 코드 안정성 향상
• 기획 문서도 Vector DB에 저장하여 검색 편의성 강화 예정

결론

보안 정책을 준수하면서도 효율적인 AI 기반 코드 관리와 업무 자동화를 실현했으며, 반복적 작업을 AI에 맡기고 개발자는 창의적 문제 해결에 집중할 수 있는 환경 조성을 제안합니다.