コードレビューと技術翻訳に特化した、
分散・エージェント型の RAG プラットフォーム

プロダクト概要Overview

従来の RAG (Retrieval-Augmented Generation) は、コードの断片だけを切り出すと前後のつながりが失われ、意味を取り違えがちでした。CATEST は知識グラフでコード同士の関係をそのまま保持し、この「文脈の断絶」を解消します。

プロの翻訳者が使う CAT ツールさながらの対訳ビューに、LangGraph による意図ルーティングを組み合わせました。用語集・ルール・翻訳メモリをタスクに応じて自動で使い分け、コードベース全体を踏まえた精度の高いレビューと翻訳を実現します。

主要機能Key Features

① モジュール式の Agentic RAG

LangGraph の意図ルーティングが、コードの性質に合わせて用語集・ルール・メモリ・知識グラフを使い分けます。本当に必要な情報だけを選んで LLM に渡すので、ノイズに惑わされません。

② ストリーミングで知識を取り込む

Apache Kafka と Arroyo (SQL Stream) を組み合わせた、ほぼリアルタイムの前処理パイプライン。コードを書き換えた瞬間に、その変更がベクトル DB と知識グラフへ反映されます。

③ CAT ツールのような対訳ビュー

プロ向け翻訳ソフトの使い勝手をそのまま再現した左右対訳ビュー。Next.js 14 と SQLite による軽量設計で、手元のマシンでもサクサク動きます。

④ 分散マイクロサービス

中核のコンポーネントはすべて Rust + Actix-Web 製。構文解析には Tree-sitter、データアクセスには SQLx・rdkafka・neo4rs (Bolt) を採用し、速度と安全性を両立しています。

⑤ つながりを見失わない文脈把握

関数・型・モジュールの依存関係を Memgraph のグラフとして保持。コードを断片的に拾うと意味が崩れる——RAG にありがちなこの弱点を、根本から解消します。

技術スタックTech Stack

フロントエンド

Next.js 14, Tailwind CSS, LangGraph.js, pnpm

バックエンド

Rust (Actix-Web), SQLx, rdkafka, neo4rs (Bolt), Tree-sitter

ストリーム処理

Apache Kafka, Arroyo

データベース

PostgreSQL, Qdrant (Vector), Memgraph (Graph), SQLite

AI モデル

Qwen2.5 (Ollama), e5-small, bge-reranker

ライセンス

AGPL-3.0

アーキテクチャの特徴Architecture

ストレージには S3 のようなオブジェクトストレージではなく、NAS をベースにした共有ストレージを採用しました。「共有ファイルに置く → Kafka でイベント通知 → パーサが処理 → ベクトル/グラフ DB へ書き込み」という流れを、すべて非同期で高速にこなします。

検索の処理は独立したレイヤーに切り出し、Qdrant によるベクトル検索と Memgraph による関係検索を、ひとつの窓口でまとめて扱えるようにしています。

オープンソースOpen Source

CATEST は AGPL-3.0 ライセンスのもと公開されています。
進捗と詳細は GitHub リポジトリでご確認ください。

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