CAD API를 위한 로컬 RAG: 독점 인터페이스의 지식 부족 극복 방법

Hexagon의 Smart3D(Intergraph Smart 3D) CAD 시스템을 사용하는 한 개발자가 자동화 과제에 직면했습니다: 독점 API에 대한 지식은 비용이 많이 들고 접근하기 어려운 반면, 공개 LLM은 데이터 부족으로 인해 가상의 메서드를 생성했습니다. 그는 시스템 자체 라이브러리에서 지식을 추출하는 로컬 RAG 파이프라인을 구축하기로 결정했습니다. 먼저, 컴파일된 Smart3D 어셈블리를 역컴파일하고 파서를 작성하여 시그니처, XML 문서, 메서드 본문(호출, 예외, 생성된 객체)에서 사실을 추출했습니다. 그런 다음 언어 모델을 사용하여 이 데이터를 보강했습니다: 사용 시나리오와 검색 힌트를 공식화하고, 확인된 사실로만 엄격히 제한했습니다. 임베딩에는 다국어 모델인 bge-m3를 선택했는데, 엔지니어의 쿼리가 이중 언어(러시아어와 영어)이기 때문입니다. 엔티티 카드는 시그니처, 설명, 사실, 힌트를 포함하는 청크로 사용되었습니다. 결과는 벡터 검색으로 관련 엔티티를 찾고, 이를 컨텍스트로 사용하여 C# 코드를 생성하며, 소스 데이터를 참조하여 결과를 검증하는 에이전트였습니다. 이 시스템은 실제 프로젝트에서 자동화를 가속화하기 위해 이미 사용되고 있습니다.