基于 RAG 的思路，如果要实现语义代码搜索，需要：

• a) 将代码块（最好是以函数为单位）作为一个 document，对函数内容使用一个对代码特化的 embedding 模型进行向量化，同时提取函数本身的 metadata（函数签名，所在文件，行数等）
• b) 将 user query 向量化，然后用向量数据库/搜索引擎找其 top K 相似的片段
• c) (optional) 对结果进行 rerank，输出给用户

对于 b 和 c ，有向量数据库（例如 qdrant 或者 milvus）和 rerank 模型搞定。对于 a，需要有工具去对不同的语言进行语法上的处理。幸好编程语言是结构化（或者说人工设计）的语言，其语法都可以根据固定的规则去解析。例如 go，有 gopls，一个 language server，是 Language Server Protocol 的一个实现。具体来说，LSP 是一种协议，不同语言可以通过实现这个协议，来给 IDE 工具提供诸如自动补全、跳转等等功能（yes，就是 vscode 用来支持各种语言的方式）。

但是 LSP 是针对实时的，如果要对整个项目进行导出，需要使用一种叫 LSIF 的格式，将其导出成一个静态的文件。LSIF 由 Sourcegraph 维护，已升级成 SCIP，但仍提供 LSIF 兼容的工具。针对 go，可以使用 lsif-go（已废弃）或者 scip-go 将项目的索引以 LSIF 格式导出。如果使用 scip-go，还需要使用 scip 工具转换一下 LSIF 格式。

Sourcegraph 是一个 GitHub 上的工具，提供一种类似在线 IDE 的方式去查看项目源码。它家也做了一个叫 Cody 的工具，可以对代码库进行提问，猜测这一系列工具链就是为 Cody 服务的。

References

• Semantic code search - Qdrant
• Official page for Language Server Protocol
• LSIF.dev
• SCIP - a better code indexing format than LSIF
• GitHub - sourcegraph/lsif-go: Language Server Indexing Format (LSIF) generator for Go
• GitHub - sourcegraph/scip-go: SCIP indexer for Golang
• GitHub - sourcegraph/scip: SCIP Code Intelligence Protocol