Building a RAG pipeline for semantic code search

JetBrains 分享了其语义代码搜索平台 Air Context 的 RAG 流水线构建经验，首篇聚焦解析、分块与向量化。团队指出固定行数分块会把 import 语句与函数内容等无关代码混在一起，导致检索出错，因此主张利用源码结构（如 Java 的 import、类定义、字段与方法）做更智能的分块，让 LLM 智能体按语义而非关键词检索代码。