Lokales RAG für CAD-API: Überwindung von Wissenslücken in proprietären Schnittstellen

Ein Autor, der mit der CAD-Software Smart3D (Intergraph Smart 3D) von Hexagon arbeitet, stand vor einem Automatisierungsproblem: Das Wissen um die proprietäre API war teuer und schwer zugänglich, während öffentliche große Sprachmodelle aufgrund von Datenmangel erfundene Methoden generierten. Er entschloss sich, eine lokale RAG-Pipeline zu erstellen, die Wissen direkt aus den Bibliotheken des Systems extrahiert. Zunächst dekompilierte er die kompilierten Smart3D-Bibliotheken und schrieb einen Parser, um Signaturen, XML-Dokumentationen sowie Fakten aus den Methodenrümpfen (Aufrufe, Ausnahmen, erstellte Objekte) zu extrahieren. Anschließend reicherte er diese Daten mit einem Sprachmodell an: Er formulierte Anwendungsszenarien und Suchtipps, wobei er sich streng auf bestätigte Fakten beschränkte. Für die Einbettungen wählte er das mehrsprachige Modell bge-m3, da die Anfragen der Ingenieure zweisprachig sind (Russisch und Englisch). Als Textabschnitte dienten Entitätskarten, die Signatur, Beschreibung, Fakten und Tipper enthielten. Das Ergebnis ist ein Agent, der auf Basis der Vektorsuche relevante Entitäten findet, diese als Kontext für die Generierung von C#-Code nutzt und das Ergebnis unter Bezug auf die Originaldaten verifiziert. Das System wird bereits in einem realen Projekt eingesetzt, um die Automatisierung zu beschleunigen.