Yazılım geliştirmede yapay zeka asistanlarının artan kullanımıyla birlikte, bu sistemlerin kod tabanlarında doğru bilgiyi bulma yeteneği kritik önem kazanıyor. Araştırmacılar, özellikle büyük TypeScript projelerinde karşılaşılan performans sorunlarını çözmek için yeni bir yaklaşım geliştirdi.
ABCoder-ts-parser adlı yeni sistem, geleneksel anahtar kelime araması ve benzerlik tabanlı arama yöntemlerinin eksikliklerini gideriyor. Bu yöntemler genellikle kod parçaları arasındaki önemli çağrı zincirlerini ve bağımlılık ilişkilerini gözden kaçırıyor. Yeni sistem ise graf tabanlı bir indeksleme yaklaşımı kullanarak bu ilişkileri koruyor.
Mevcut ABCoder çerçevesi, kod tabanlarını UniAST adlı fonksiyon düzeyinde bir indekse dönüştürüyor ancak mevcut ayrıştırıcılar, her sembol araması için ayrı JSON-RPC çağrıları yapan LSP tabanlı çözüm kullanıyor. Bu durum büyük TypeScript projelerinde ciddi performans darboğazlarına neden oluyor.
Yeni parser, TypeScript Derleyici API'si üzerine inşa edilerek doğrudan derleyicinin AST'si, semantik bilgileri ve modül çözümleme mantığıyla çalışıyor. 1,2 milyon satır koda kadar olan üç açık kaynak TypeScript projesi üzerinde yapılan testler, sistemin güvenilir indeksler ürettiğini ve mevcut çözümlerden önemli ölçüde daha verimli çalıştığını gösteriyor.