Graphify – vom Repository zum Wissensgraphen
KI-Coding-Assistenten erklären einzelne Methoden meist überzeugend, verlieren bei gewachsenen Systemen jedoch schnell das Gesamtbild. Graphify überführt Code und Projektdokumente in einen abfragbaren Wissensgraphen.
KI-Coding-Assistenten haben dabei Schwierigkeiten, gewachsene Systeme zu verstehen: Datenmodelle, Abhängigkeiten, Architekturentscheidungen und Dokumentation verteilen sich auf Quelltext, Konfiguration, SQL, Kommentare und ADRs (Architecture Decision Records). Klassische Retrieval Augmented Generation (RAG) hilft hier nur bedingt. Das Verfahren zerlegt Inhalte in Abschnitte und sucht per Embedding nach ähnlichen Treffern. Das hilft bei Fragen nach Themen, aber es bildet oft keine Beziehungen ab. Zwei Funktionen können eng zusammenhängen, obwohl ihre Bezeichner kaum gemeinsame Wörter enthalten.
Das Open-Source-Tool Graphify betrachtet ein Projekt als Netz aus Knoten und Kanten. Knoten stehen für Dateien, Klassen, Funktionen und Konzepte. Kanten beschreiben Beziehungen wie Importe (Typ imports), Aufrufe (calls) oder Vererbungen (inherits). Dafür nutzt Graphify das Parserframework Tree-sitter. Es analysiert die grammatische Struktur des Quelltexts und erzeugt daraus abstrakte Syntaxbäume (Abstract Syntax Trees, AST), in denen Klassen, Funktionen und Aufrufe als eigene Elemente erscheinen. Die Analyse läuft lokal, deterministisch und ohne LLM. Die aktuelle Graphify-Version 0.9.53 von PyPI setzt Python 3.10 oder neuer voraus und enthält Parser für zahlreiche Sprachen (Download unter ix.de/zng8).
