Semantic Code Search（セマンティックコードサーチ）

AI/ML
Semantic Code Search（セマンティックコードサーチ）

Semantic Code Search（セマンティックコードサーチ）

AIを活用した自然言語ベースのコード検索ツール。コードベースを関数やコメント単位で分割してベクトル埋め込みを作成し、ユーザーの自然言語クエリをベクトル化して類似度検索を行うことで、高精度なコード検索を実現します。Reactフロントエンド、FastAPIバックエンド、Pythonの埋め込み処理を組み合わせたフルスタック構成で、デモはVercel上で公開されています（MITライセンス）。開発・検証を速やかに行えるDockerfileやREADMEも備えています。

https://github.com/tommyvio/semantic-code-search

概要

Semantic Code Searchは、ベクトル埋め込み（vector embeddings）に基づく自然言語によるコード検索を提供するオープンソースプロジェクトです。コードベース内のスニペットや関数、コメント等を埋め込みに変換してベクトルデータベースに格納し、ユーザーの自然言語クエリを同様にベクトル化して類似度検索を行います。フロントエンドはReact（TypeScript）で実装され、バックエンドはFastAPI（Python）を用いてAPIを公開。デプロイ済みのライブデモがあり、Dockerでのコンテナ化もサポートしています。開発者が既存リポジトリに対して素早く導入して試せる構成を目指しています。

GitHub

リポジトリの統計情報

  • スター数: 1
  • フォーク数: 0
  • ウォッチャー数: 1
  • コミット数: 28
  • ファイル数: 8
  • メインの言語: TypeScript

主な特徴

  • 自然言語クエリでコードを検索（セマンティック検索）
  • Reactフロントエンド + FastAPIバックエンドのフルスタック構成
  • ベクトル埋め込みを利用した類似度検索アーキテクチャ
  • Docker化とライブデモ（Vercel）で検証しやすい

技術的なポイント

このプロジェクトは、従来のキーワード検索では拾いにくい「意味的な類似性」を捉えるためにベクトル埋め込みを採用しています。一般的なワークフローは以下の通りです：ソースコードを関数やクラス、コメント単位など適切なチャンクに分割し、各チャンクをテキストとして前処理（不要な空白除去やトークン長の制限）したうえで埋め込みモデルに渡します。埋め込みは事前学習済みのモデル（OpenAI系やオープンソースの埋め込みモデルなどを想定）を用いて固定長ベクトルに変換し、それらをベクトルデータベース（FAISS、Milvus、pgvectorなど）に格納して高速な類似度検索を行います。

バックエンドはFastAPIで実装され、検索APIはクエリ受け取り→クエリの埋め込み生成→ベクトル検索→該当コードスニペットを返すという非同期フローを持ちます。フロントエンドはReact（TypeScript）で、ユーザーの入力インターフェース、検索結果のハイライト、スニペット表示やソースへのリンクなどを提供します。APIとフロントエンドはCORSや認証（必要に応じてトークンやAPIキー）を介して安全に連携します。

実運用を考えると、埋め込みの生成コストとストレージ管理がポイントです。埋め込みは一度生成してキャッシュまたは永続化する（差分更新で新規ファイルのみ再生成）設計が推奨されます。検索精度向上のためには、チャンクの分割戦略（行数ベースかASTに基づくか）やメタ情報（ファイルパス、行範囲、言語）を埋め込みに付与してフィルタリング可能にすることが有効です。レスポンスの多様性を保つため、類似度スコア閾値やトップKの調整、並列検索や再ランキング（例えばBM25併用やスニペット長ペナルティ）を採り入れるアプローチも考えられます。

加えて、ローカルでのプライバシー保護やオンプレ要件がある場合は、クラウドの埋め込みAPIではなくローカルのMLモデルとベクトルDBを組み合わせる設計が向きます。Dockerfileが同梱されているため、コンテナ化して環境依存を切り離し、CI/CDやステージングでの自動テスト・デプロイが容易にできます。デモはVercelで公開されているため、フロントエンドの即時確認も可能です。

プロジェクトの構成

主要なファイルとディレクトリ：

  • .gitignore: file
    • 一時ファイルや環境設定を無視する設定
  • Dockerfile: file
    • アプリケーションをコンテナ化するための定義（ビルド/実行イメージ）
  • LICENSE: file
    • MITライセンス
  • README.md: file
    • プロジェクトの概要、セットアップやデモへのリンク
  • backend: dir
    • FastAPIで実装されたAPIサーバーや埋め込み生成ロジック、依存スクリプトを想定
  • その他主要ファイル（package.json等）…他 3 ファイル
    • フロントエンドの依存管理やビルド設定、環境変数サンプルなどが含まれている可能性

各ディレクトリはフロントエンド（TypeScript/React）とバックエンド（Python/FastAPI）で役割が分離されており、CI/CDや個別のローカル起動がしやすい構成です。Dockerfileにより、依存関係の違いによる環境問題を軽減できます。

まとめ

自然言語でコードを検索したい開発者向けの実用的なテンプレートで導入が容易です。

リポジトリ情報：

READMEの抜粋：

Semantic Code Search

AI-powered natural language search for codebases using vector embeddings

Live Demo License Python React [FastAPI](ht…