超越向量相似度：企业代码迁移中的分层图 RAG
原文标题：Beyond Vector Similarity: Hierarchical Context-Aware Graph RAG vs Standard RAG in Enterprise Code Migration
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论文针对企业遗留单体系统向微服务迁移的自动代码翻译，指出标准向量 RAG 难以捕捉拓扑关系、割裂继承链导致编译失败率高。提出分层上下文驻留图（HCRG）方法，用 tree-sitter 抽取 AST、将架构边映射到 Spanner 属性图并序列化进 Gemini 上下文缓存。实验显示 API 幻觉率从 56.4% 降至 16.2%，依赖解析质量从 34.8% 升至 65.9%，但引入防御性过度工程等权衡。
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图RAG把代码迁移API幻觉率从56.4%砍到16.2%，但复杂度一致性反降
- •用tree-sitter抽AST，把架构边映射进Spanner属性图，再序列化进Gemini上下文缓存做父先子后翻译
- •API幻觉率从56.4%降至16.2%，依赖解析质量从34.8%升至65.9%，父子一致性从26.7%升至45.5%
- •CodeBLEU两种方法均为91%，说明传统文本重叠指标掩盖了标准RAG的结构性失败
- •代价是密集全局上下文引发防御性过度工程，圈复杂度一致性从71.6%降至46.7%
- •评估改用自建7指标软件工程框架，替代朴素文本重叠
为什么重要：对企业做遗留单体迁移的团队，这条既给出图结构检索的量化收益，也提醒指标选择本身会决定你看见的是成功还是失败。
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