우리 팀 코드 스타일을 아는 AI 만들기: RAG와 Vector DB 활용기

문제 인식 및 RAG/Vector DB 도입 배경

• 개발 생산성 및 안정성 향상을 위해 테스트 코드, 코드 리뷰 등 반복 작업 자동화 필요.
• 팀 코딩 스타일을 아는 AI를 활용한 자동화 목표.
• **RAG(Retrieval-Augmented Generation)**와 Vector DB를 해결책으로 채택, 팀 코드베이스를 벡터화하여 AI 학습. Vector DB 구축 과정
• 파인 튜닝 대신 RAG 선택: 보안, 비용, 실시간 반영, 유연성 고려.
• ts-morph로 AST 분석 기반 청킹 전략 채택, ChromaDB와 Gemini embedding model 사용.
• 배치 처리 및 CI/CD 연동 자동 업데이트 파이프라인 구축. 실제 활용 및 성과
• 'Diffy' (자동 코드 리뷰 시스템)와 '@pwb/testgen' (테스트 코드 자동 생성 npm 패키지) 개발.
• 기획 문서 검색 기능 확장 예정. 개발 생산성 향상 및 반복 작업 자동화에 기여.