Ты думал, что RAG решил все проблемы? А вот и нет

2026-й год на дворе. Claude 4.5 уже умеет в миллион токенов, Llama 4 с 512K контекстом — обычное дело, а локальные IDE-плагины всё равно предлагают тебе релевантный код с точностью студента-первокурсника после бессонной ночи. Почему? Потому что все эти "локальные RAG для кода" измеряют качество на датасетах размером с заметку на салфетке.

На 27 января 2026 года большинство open-source бенчмарков для оценки RAG всё ещё используют крошечные датасеты в 100-200 примеров. Это как измерять качество автомобиля, проехав три метра по парковке.

HugeContext: когда размер имеет значение

Мы решили перестать жаловаться и сделать инструмент, который показывает реальную картину. HugeContext — это open-source бенчмарк, который ломает три ключевых мифа о локальном RAG для кода:

Миф №1: Top-K retrieval работает одинаково хорошо на любом объёме кода
Миф №2: Модели понимают intent (намерение) пользователя без специальной обработки
Миф №3: Evidence gating ("ворота доказательств") — это просто фильтр по confidence score

1 Что ломается первым: Top-K retrieval

Возьмём типичный сценарий: у тебя кодовая база на 500 тысяч строк. Ты спрашиваешь у RAG-системы "как работает авторизация в модуле payment". Классический подход — взять Top-5 наиболее релевантных фрагментов по косинусной близости эмбеддингов.

Звучит логично? Да. Работает? Нет.

Проблема в том, что эмбеддинги для кода — это не эмбеддинги для текста. Функция processPayment() и класс PaymentProcessor могут иметь семантически близкие эмбеддинги, но находиться в разных файлах, с разными зависимостями и контекстами выполнения. Top-K retrieval без учёта структуры кода даёт тебе пять кусочков пазла из разных наборов.

💡

В статье "Ragex: Обзор и туториал по настройке MCP-сервера для семантического поиска по коду на AST и графах" мы уже показывали, как AST и графы зависимостей спасают ситуацию. Но большинство локальных RAG-плагинов всё ещё работают на plain text эмбеддингах.

2 Intention mapping: что ты на самом деле хочешь?

"Найди баг в функции calculateTax" — это одно намерение. "Покажи пример использования calculateTax" — совсем другое. "Объясни алгоритм calculateTax" — третье.

Локальные RAG системы в 2026 году всё ещё плохо различают intent. Они скармливают LLM одни и те же релевантные фрагменты кода, независимо от того, хочешь ли ты найти ошибку, получить пример или понять логику.

HugeContext включает три типа intent-запросов для каждого фрагмента кода:

Тип intent	Что измеряем	Типичная ошибка RAG
Debug/Find	Точность локализации проблемы	Возвращает весь файл вместо конкретной строки с багом
Example/Usage	Релевантность примеров использования	Показывает объявление функции вместо её вызова в контексте
Explain/Understand	Полнота объяснения логики	Пропускает ключевые условия и edge cases

3 Evidence gating: когда контекст превращается в шум

Самый болезненный момент. Ты получаешь 10 "релевантных" фрагментов кода, скармливаешь их LLM с контекстом в 200K токенов, а модель... начинает галлюцинировать. Почему? Потому что даже релевантный код может содержать противоречивую информацию.

Evidence gating в HugeContext — это не просто фильтр по confidence score. Это многоуровневая система валидации:

Семантическая согласованность: фрагменты не должны противоречить друг другу
Временная последовательность: код из более новых коммитов имеет приоритет
Зависимости: нельзя показывать функцию без её импортов
Контекстная полнота: если показываем вызов метода, нужно показать и его определение

Как показывает наш бенчмарк, большинство локальных RAG систем на 27.01.2026 либо игнорируют evidence gating вообще (просто склеивают Top-K результатов), либо используют примитивные эвристики типа "удали фрагменты с confidence < 0.7".

Что внутри HugeContext?

Бенчмарк состоит из трёх частей, каждая из которых бьёт по конкретным слабостям современных систем:

1. Датасет-монстр

15 реальных open-source проектов на Python, Go и JavaScript. Не 100 примеров, не 500 — суммарно 2.3 миллиона строк кода. От маленьких утилит до промышленных монстров, которые съедают всю память.

2. Метрики, которые не врут

Мы не измеряем "точность" по бинарному совпадению. Вместо этого — многоуровневая система оценки:

Retrieval Precision@K: сколько из K возвращённых фрагментов действительно нужны для ответа
Intent Match Score: насколько результат соответствует типу запроса (debug vs example vs explain)
Context Coherence: как хорошо фрагменты сочетаются между собой
Hallucination Rate: процент ответов, где модель придумала несуществующий код

3. Режимы сложности

Хочешь проверить систему на маленьком проекте? Пожалуйста. Нужно загрузить её мегабазой в полмиллиона строк? Тоже есть. HugeContext позволяет тестировать RAG в разных режимах:

Режим	Размер кодовой базы	Что проверяем
Light	10-50K строк	Базовую функциональность, скорость ответа
Standard	100-300K строк	Качество retrieval на средних проектах
Heavy	500K+ строк	Масштабируемость, evidence gating, управление контекстом

Что мы узнали, запустив бенчмарк на популярных решениях?

Спойлер: результаты удручающие. На момент 27 января 2026 года:

Ни одна из протестированных локальных RAG-систем для кода не набрала больше 65% по Composite Quality Score в Heavy-режиме. Самые популярные IDE-плагины показывают результаты на уровне 40-55%.

Основные проблемы, которые выявил HugeContext:

Chunking убивает контекст: Большинство систем разбивают код по фиксированному количеству строк или токенов. Результат? Функция разрывается между чанками, import statements теряются, комментарии отделяются от кода.
Эмбеддинги не понимают структуру: Современные text embedding модели (даже самые крутые на 2026 год) плохо улавливают синтаксические зависимости в коде. if и соответствующий ему else могут оказаться в разных чанках с высокой семантической близостью.
Intention mapping игнорируется: 9 из 10 систем возвращают один и тот же набор фрагментов кода для запросов "найди баг" и "объясни логику".
Evidence gating — это роскошь: Только две из протестированных систем пытались как-то фильтровать противоречивые evidence. Остальные просто сваливали всё в контекст и молились, чтобы LLM разобралась.

Кому нужен этот бенчмарк (прямо сейчас)

Если ты делаешь что-то из этого списка, HugeContext спасёт тебе кучу времени:

Разработчики IDE-плагинов для локального AI-ассистента (вроде тех, что работают с Claude Code или Cursor)
Создатели локальных RAG-систем, которые устали от synthetic benchmarks
Инженеры по машинному обучению, которые fine-tune embedding модели для кода
Руководители продуктов, которые хотят понять, почему их AI-фича даёт такие странные ответы
Исследователи, которые публикуют статьи про "новый SOTA подход к RAG для кода"

Особенно полезен бенчмарк будет тем, кто работает с гибридными подходами к поиску кода — AST, графы зависимостей, semantic overlap.

Что делать, если твоя система провалила тесты?

Паниковать не нужно. HugeContext не просто ставит оценки, но и показывает конкретные точки отказа. Вот чеклист для улучшений:

1. Забудь про naive chunking

Разбивай код не по строкам, а по синтаксическим единицам: функции, классы, блоки логики. Используй AST parser для своего языка. Если функция не влезает в контекст — разбивай её на осмысленные части (например, по логическим блокам внутри).

2. Добавь intention classification

Маленькая модель-классификатор (или даже набор правил) перед retrieval может увеличить точность на 20-30%. Запрос "как использовать функцию X" и "где баг в функции X" требуют разных стратегий поиска.

3. Реализуй многоуровневый evidence gating

Не просто фильтруй по confidence score. Проверяй:

Нет ли противоречий между фрагментами
Все ли зависимости присутствуют
Сохраняется ли временная последовательность (новый код → старый код)
Не дублируется ли информация

Как показывают эксперименты, даже простые rule-based фильтры дают прирост качества на 15-25%.

4. Используй гибридный поиск

Semantic search + keyword search + structural search. Эмбеддинги хороши для семантики, но плохи для точного match'а имён функций. Гибридные системы показывают значительно лучшие результаты на больших codebase.

Что дальше? Будущее локального RAG для кода

HugeContext — это не финальный ответ, а начало разговора. На 2026 год мы видим несколько трендов:

Специализированные embedding модели для кода будут становиться лучше, но не решат проблему полностью. Структура важнее семантики.
Graph RAG набирает обороты. Представление кода как графа зависимостей даёт более точный retrieval.
Интеллектуальный chunking станет стандартом. Никто больше не будет резать код по 256 токенам.
Multi-intent системы будут понимать разницу между "debug", "explain", "refactor" и "generate".

Самая большая проблема, которую пока не решает никто — это деградация качества LLM при длинном контексте. Можно найти идеально релевантные фрагменты кода, но если модель не может их "переварить" — всё бессмысленно.

HugeContext доступен на GitHub с открытой лицензией. В репозитории есть не только код бенчмарка, но и готовые датасеты, baseline модели и подробная документация по всем метрикам.

Если ты дочитал до этого места и думаешь "ну и что, мой RAG и так работает нормально" — скачай HugeContext, запусти его на своём коде и посмотри на результаты. Скорее всего, тебя ждёт неприятный сюрприз.

А если нет — welcome to the club. Добро пожаловать в мир, где локальный RAG для кода наконец-то перестаёт быть чёрным ящиком с непредсказуемыми результатами.

P.S. Да, мы знаем про проблемы с контекстом в геймдеве и специфические кейсы для нишевых доменов. Версия 2.0 бенчмарка будет включать специализированные датасеты.

Почему локальный RAG для кода всё ещё плох: создаём open-source бенчмарк HugeContext