なぜSerenaを使うとAIのコード編集が正確になるのか？

BRANK

AIがコードを理解する二つのアプローチ現在のAI開発ツールは、コードを理解するために主に二つのアプローチを活用している。一つは「意味的な類似性」で関連コードを発見するRAG（Retrieval-Augmented Generation）、もう一つは「構文的な構造」を解析するLSPといった技術だ。重要なのは、これらは対立する技術ではなく、それぞれに強みがあるということである。CursorやGitHub Copilotといった主流のAI開発ツールは、RAGによる埋め込み検索を中心に据えている。コードを数値ベクトルに変換し、意味的に類似したコードを高速に発見する。「ユーザー認証の処理を探したい」といった曖昧な要求に対して、authenticationやlogin、validateといった概念的に関連するコードを幅広く引き当てられる。これはRAGの大きな強みだ。RAGの強みと限界RAGの最大の強みは、その柔軟性と速度にある。「決済処理のバグを修正したい」という漠然とした要求から、payment、billing、transactionといった関連コードを瞬時に発見できる。ドキュメントやコメントも含めて意味的に検索するため、正確な関数名を知らなくても目的のコードに辿り着ける。しかし、RAG単体には構造的な理解という観点で…