archex, 코딩 에이전트용 코드 문맥을 로컬에서 줄여 제공
archex는 를 분석해 가 읽을 문맥 묶음으로 바꿔준다. 답을 직접 만들지는 않고, 모델이 판단하기 전에 필요한 함수·클래스 같은 심벌, 가져오기 관계, 의존 관계가 가까운 파일, 출처 정보를 골라 정리한다. 핵심 목적은 모델에 모든 코드를 던지는 대신, 정해진 토큰 예산 안에서 중요한 코드만 순위대로 주는 것이다.
모든 처리는 사용자의 컴퓨터에서 돌아가며, 별도 API 키나 원격 추론, 사용 기록 전송이 필요 없다. 은 BM25F, 로컬 , RRF 결합, 로컬 재순위 모델, 확장을 함께 쓴다. 25개 언어 파싱에는 를 쓰고, 로컬 임베딩에는 ONNX와 FastEmbed를 쓰며, SPLADE는 선택 사항이다.
BM25만 쓰는 가벼운 도커 이미지는 torch 없이도 동작한다. Apple M1 Pro에서 19개 작업으로 비교한 결과, cocoindex-code보다 재현율은 0.95 대 0.32, 토큰 효율은 0.76 대 0.48, 는 0밀리초 대 4,721밀리초였고, 단순 검색 대비 반환 토큰을 약 71% 줄였다고 제시됐다.
핵심 포인트
- 에 줄 코드 문맥을 토큰 예산 안에서 골라 준다.
- 모든 처리가 로컬에서 실행되어 API 키, 원격 추론, 사용 기록 전송이 필요 없다.
- 검색 결과가 결정적으로 만들어져 다른 기기나 지속적 통합 환경에서도 같은 결과를 기대할 수 있다.
- 제시된 비교에서 재현율과 토큰 효율이 cocoindex-code보다 높았고, 반환 토큰도 크게 줄었다.
- BM25만 쓰는 가벼운 도커 이미지는 torch 없이 실행할 수 있다.