Dieses Open-Source-Repo hat gerade das größte Problem von Claude Code gelöst

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00:00:00Graphify hat gerade das Speicherproblem von Claude Code gelöst.
00:00:03Es kann jedes Repository in einen mächtigen Wissensgraphen verwandeln,
00:00:06genau wie den, den Sie hier sehen.
00:00:08Dadurch kann Claude Code Ihnen genauere Antworten geben,
00:00:12und das bei einem Bruchteil der Token-Kosten.
00:00:14Es durchsucht Ihre gesamte Codebasis,
00:00:17kartiert alle Verbindungen und erkennt das “Warum” hinter diesen Verknüpfungen.
00:00:21Und das Beste daran: Es ist Open Source und komplett kostenlos.
00:00:24Heute zeige ich Ihnen, wie Sie das selbst zum Laufen bringen
00:00:27und was dabei unter der Haube passiert,
00:00:30sodass Sie sofort davon profitieren können.
00:00:32Graphify kam vor ein paar Monaten heraus.
00:00:34Es hat fast 60.000 Sterne.
00:00:36Es ermöglicht Ihrem KI-Coding-Assistenten,
00:00:39es muss nicht Claude Code sein, aber das werden wir heute nutzen,
00:00:41Ihr gesamtes Projekt – Code, Dokumente, PDFs, Bilder und Videos –
00:00:45in einen Wissensgraphen zu mappen, den Sie abfragen können, statt Dateien zu durchsuchen.
00:00:49Wir können Graphify also auf jedes beliebige Repository richten,
00:00:54und es erstellt diese Art von Wissensgraph.
00:00:55Der Grund, warum uns das wichtig ist, ist, dass ein Wissensgraph
00:01:00es Claude Code ermöglicht, leichter Fragen zu dem Repository zu beantworten,
00:01:04weil bereits alles strukturiert ist.
00:01:06Es ist sehr klar, wie A mit B verbunden ist, wie B mit C verbunden ist,
00:01:09und warum diese Verbindungen wichtig sind.
00:01:11Dies steht im Gegensatz zum Durchsuchen von Dateien,
00:01:13wie KI-Coding-Assistenten wie Claude Code normalerweise arbeiten.
00:01:16Eine vereinfachte Analogie: Es ist, als würde man nur “Strg+F” drücken,
00:01:19und versuchen, es zu finden, anstatt einen klar definierten Pfad zu haben, wie alles zusammenhängt, richtig?
00:01:25Dies gibt Claude Code eine Landkarte, während das Dateisuchen das nicht tut.
00:01:29Deshalb kostet es weniger Token, mit so etwas wie Graphify genauere Antworten zu erhalten.
00:01:35Nun, wie bedeutend sind diese Token-Einsparungen?
00:01:37Manche behaupten bis zu 70-fach, was ich für etwas hochgegriffen halte.
00:01:41Wie Sie bei unserer heutigen Demo sehen werden,
00:01:42ist es etwas weniger als 70-fach, aber immer noch signifikant.
00:01:45Das ist also das Warum.
00:01:47Lassen Sie uns darüber sprechen, wie es funktioniert.
00:01:48Wie gelangen wir von einer Codebasis zu einer Art Wissensgraph wie diesem,
00:01:51der sehr, sehr ähnlich zu so etwas wie einer Graph-RAG-Wissensbasis aussieht?
00:01:56Sind sie dasselbe?
00:01:56Wie verhält sich das zu RAG?
00:01:57Darüber werden wir sprechen.
00:01:58Nun, es funktioniert in drei verschiedenen Durchläufen.
00:02:00Im ersten Durchlauf schauen wir uns die Codestruktur an,
00:02:03und das ist komplett kostenlos.
00:02:05Alles, was Sie hier sehen, ist nur durch Durchlauf eins entstanden.
00:02:09Das ist deterministisch.
00:02:10Hier rät keine KI herum.
00:02:12Es geht buchstäblich den Code selbst durch und sagt,
00:02:15dieser Codeabschnitt bezieht sich auf diesen zweiten Codeabschnitt.
00:02:18Und genau so ist die Codebasis geschrieben.
00:02:20Das sind etablierte Verbindungen.
00:02:22Wie es hier heißt, analysiert ein Tree-Sitter Ihre Codedateien und extrahiert Klassen,
00:02:26Funktionen, Importe, Aufrufdiagramme und Inline-Kommentare.
00:02:29Dies läuft lokal ab, ganz ohne LLM.
00:02:31In Durchlauf Nummer zwei geht es um Video und Audio,
00:02:34falls diese Dateien überhaupt existieren.
00:02:36Und wenn sie existieren, werden sie mit Faster-Whisper transkribiert.
00:02:39Sobald sie in Text umgewandelt wurden,
00:02:41werden sie ebenfalls in den Wissensgraphen integriert.
00:02:44Zuletzt folgt ein dritter Durchlauf für Dokumente, Papiere und Bilder.
00:02:47Wenn Ihre Codebasis Dinge enthält, die kein echter Code sind,
00:02:50seien es PDF-Dateien, Dokumentationen, Bilder oder was auch immer,
00:02:54wird dies in Durchlauf drei verarbeitet.
00:02:56Hier kommt das Large Language Model tatsächlich zum Einsatz
00:02:58und führt eine Art semantische Analyse durch,
00:03:00also: Was bedeutet dieses Dokument eigentlich
00:03:03und wo sollte es in diesen größeren Wissensgraphen passen?
00:03:06Dieser dritte Durchlauf ähnelt, ohne echte Einbettungen,
00:03:10dem, was ein RAG-System tut.
00:03:12Sobald das erledigt ist,
00:03:13beginnt die Erstellung des eigentlichen Wissensgraphen.
00:03:17Es geht hier noch ein wenig mehr ins Detail,
00:03:19aber Sie müssen nur verstehen, dass Knoten erstellt werden,
00:03:23Knoten, das sind diese kleinen Kreise hier.
00:03:26Jeder dieser Kreise ist ein Knoten.
00:03:28Dann haben wir Kanten, das sind die Linien zwischen zwei Knoten,
00:03:33zwei Dinge, die verbunden sind, und dann Communities.
00:03:35Communities sind einfach große Gruppierungen von Knoten,
00:03:38die ähnlicher Natur sind.
00:03:39Was Sie hier sehen, sind 486 Communities.
00:03:43Das ist also der Überblick darüber, wie die Daten extrahiert
00:03:46und in einen Graphen umgewandelt werden.
00:03:47Und denken Sie daran: Wir wollen einen Graphen,
00:03:49weil es für alle praktischen Zwecke
00:03:51eine Landkarte für Claude Code ist,
00:03:52damit es Fragen schneller beantworten kann.
00:03:54Nun haben Sie wahrscheinlich ein paar Fragen.
00:03:56Erstens: Was, wenn es keine Codestruktur gibt?
00:03:58Was, wenn ich auf ein Repository voller Markdown-Dateien zeige?
00:04:01Es ist wie ein Haufen Dokumente,
00:04:02von denen ich einen Wissensgraphen erstellen will,
00:04:03ohne volles RAG zu nutzen.
00:04:05Kann ich das?
00:04:05Ja.
00:04:06Tatsächlich können Sie mit Graphify
00:04:08einen Obsidian-Vault erstellen.
00:04:09Darüber sprechen wir am Ende ein wenig.
00:04:11Die zweite Frage, die Sie wahrscheinlich haben,
00:04:13ja, das sieht wirklich sehr ähnlich aus
00:04:15wie so etwas wie GraphRAG.
00:04:17Was ist eigentlich der Unterschied
00:04:18und wann sollte ich was nutzen?
00:04:21Nun, der größte Unterschied zwischen Graphify
00:04:23und einem GraphRAG-System wie LightRAG
00:04:25oder RAGanything oder Microsoft GraphRAG
00:04:28sind wirklich die Einbettungen, richtig?
00:04:29Graphify verwendet keinerlei Einbettungssystem.
00:04:33Der zweitgrößte Unterschied sind die Anwendungsfälle.
00:04:35Graphify ist am besten, und wir holen das meiste heraus,
00:04:37wenn wir über Codebasen sprechen.
00:04:39Aber wenn wir ein riesiges Repo sehen,
00:04:40ob neu oder eines, an dem wir schon arbeiten,
00:04:42und wir herausfinden wollen, wie es verdrahtet ist,
00:04:44ist Graphify perfekt dafür.
00:04:46GraphRAG hingegen
00:04:48ist großartig für etwas Unstrukturiertes.
00:04:50Angenommen, Sie haben zehntausende Dokumente,
00:04:52die alle PDF- oder Markdown-Dateien sind,
00:04:55und Sie wollen einfach Fragen dazu stellen.
00:04:57Stellen Sie sich vor, es sind alles Richtliniendokumente,
00:04:58und Sie fragen:
00:04:59Was sagt die Richtlinie zu X, richtig?
00:05:01Das könnte irgendwo in diesen Dokumenten stehen.
00:05:04Sie sind nicht unbedingt verbunden.
00:05:05Es ist sehr unstrukturiert.
00:05:06Da glänzt GraphRAG oder eigentlich jedes RAG-System.
00:05:09Davon abgesehen ist die Trennung zwischen beiden hier
00:05:13etwas trüb,
00:05:14denn, wie ich in Durchlauf drei erwähnt habe,
00:05:16können wir das mit Graphify irgendwie auch.
00:05:18Es ist in gewisser Weise fast ein RAG-Light-System.
00:05:21Das ist also Graphify,
00:05:22wie es funktioniert und warum es wichtig ist.
00:05:24Sprechen wir jetzt darüber, wie man das Ding installiert
00:05:27und es wirklich nutzt.
00:05:27Aber bevor wir zur Demo springen,
00:05:29ein kurzes Wort vom Sponsor: mir.
00:05:32Vor nicht allzu langer Zeit
00:05:33habe ich die Cloud Code Masterclass veröffentlicht
00:05:35und sie ist der beste Weg, um vom Anfänger zum KI-Entwickler zu werden,
00:05:37egal was Ihr technischer Hintergrund ist.
00:05:39Dieser Kurs wird wöchentlich aktualisiert
00:05:40und enthält auch weitere Masterclasses,
00:05:43wie die Codex Masterclass
00:05:45und die Cloud OS Masterclass.
00:05:48Wenn Sie das also ein wenig ernster nehmen wollen,
00:05:49schauen Sie es sich unbedingt an.
00:05:51Sie finden es in Chase AI+.
00:05:52Es gibt einen Link im angepinnten Kommentar.
00:05:53Die Installation von Graphify ist relativ einfach.
00:05:55Wir haben ein paar Voraussetzungen
00:05:58sowie Anweisungen für die Installation.
00:05:59Wenn Sie Claude Code verwenden,
00:06:02Falls du Cloud Code nutzt,
00:06:03mache ich es dir ganz einfach.
00:06:06Geh einfach zum GitHub-Link von Graphify.
00:06:08Ich verlinke ihn unten.
00:06:09Kopiere ihn, füge ihn in Cloud Code ein
00:06:11Hey, installiere Graphify für mich.
00:06:12Aber wenn Sie es manuell machen wollen,
00:06:14können Sie einfach den Schritten folgen,
00:06:15wie sie dort dargelegt sind.
00:06:16Und noch einmal: Graphify ist plattformunabhängig
00:06:18und funktioniert mit jedem Coding-Agent da draußen.
00:06:20Sobald Sie Graphify installiert haben,
00:06:22stellt sich die nächste Frage:
00:06:23Okay, wie benutze ich das?
00:06:24Was sind die Befehle?
00:06:25Es gibt eine ganze Reihe von Befehlen,
00:06:27und das sind wirklich so viele.
00:06:30Tatsächlich werden Sie sich
00:06:31nicht an alle erinnern können.
00:06:32Glücklicherweise,
00:06:33wenn Sie Graphify installieren,
00:06:35kommt es mit einem Graphify-Skill.
00:06:38Dieser Skill bringt Cloud Code bei,
00:06:39wie man Graphify benutzt
00:06:41und wann er welche Befehle
00:06:42abhängig von Ihrer Sprache verwenden sollte.
00:06:45Davon abgesehen
00:06:47schlage ich vor, Sie werfen einen Blick auf das GitHub-Repo,
00:06:49machen sich ein wenig damit vertraut,
00:06:50was möglich ist,
00:06:51denn da gibt es viel.
00:06:52Aber verstehen Sie,
00:06:53Sie müssen das nicht auswendig lernen.
00:06:54Cloud Code weiß, was zu tun ist.
00:06:56Aber es gibt ein paar,
00:06:58die wir kennen sollten.
00:06:59Wenn ich Schrägstrich Graphify eingebe,
00:07:00wird das Ganze
00:07:02im aktuellen Verzeichnis ausgeführt.
00:07:04Es gibt auch Graphify-Befehle,
00:07:05um den Wissensgraphen abzufragen.
00:07:07Wenn ich also Graphify query
00:07:09oder Graphify explain nutze,
00:07:10sage ich Cloud Code explizit,
00:07:12oder welcher Coding-Agent auch immer,
00:07:13explizit aufgefordert:
00:07:14Hey, schau in den Wissensgraphen,
00:07:16wenn Sie diese Frage beantworten.
00:07:17Seien Sie nicht faul
00:07:17und versuchen Sie, es selbst zu beantworten.
00:07:19Außerdem
00:07:19haben wir Befehle,
00:07:20um sicherzustellen, dass es immer an ist.
00:07:21Wenn ich also Graphify Cloud installiere,
00:07:23heißt das, dass es immer
00:07:25Graphify verwenden wird,
00:07:26um die Fragen zu beantworten.
00:07:27Ich muss nicht explizit sein.
00:07:28Es wird buchstäblich zu einem Hook.
00:07:29Und es gibt noch einige andere
00:07:30interessante Flags
00:07:31wie das Obsidian-Flag,
00:07:32das mit
00:07:33einem Befehl
00:07:34einen ganzen Obsidian-Vault für dich erstellt
00:07:35und ihn mit
00:07:36allem füllt,
00:07:37was Graphify so findet.
00:07:39Aber noch einmal,
00:07:40denk daran, dass der Skill installiert ist.
00:07:41Wenn du also jemals verwirrt bist,
00:07:42was Sinn ergibt,
00:07:43frag einfach Cloud Code.
00:07:44Es wird es verstehen.
00:07:45Also, lass uns das jetzt tatsächlich ausführen.
00:07:47Für die Demo
00:07:47werden wir Cloud Code
00:07:49auf OpenDesign richten,
00:07:51was eine relativ große Codebasis ist.
00:07:53Falls du OpenDesign noch nie benutzt hast,
00:07:55es ist im Grunde Cloud Design,
00:07:57nur Open Source.
00:07:59Ich habe es also auf meinen Rechner geklont
00:08:00und werde Cloud Code
00:08:02in diesem Verzeichnis öffnen.
00:08:03Wir sind also im Verzeichnis
00:08:04und alles, was ich tun werde,
00:08:05ist Schrägstrich Graphify
00:08:07und dann einen Punkt.
00:08:08Es wird nun Graphify auf
00:08:10auf diesen gesamten Ordner aus.
00:08:12Nachdem es sechs Minuten lang lief,
00:08:13ist das das Ergebnis.
00:08:15Es hat sich 203 Dateien angesehen.
00:08:17Wir haben 1.907 Knoten,
00:08:203.447 Kanten in 109 Communities,
00:08:24und die Anzahl der Ausgabetokens
00:08:25lag knapp unter 120.000.
00:08:27Es listet die God Nodes auf.
00:08:29Die God Nodes sind so ziemlich
00:08:30die wichtigsten Knoten,
00:08:32die wichtigsten Verbindungen
00:08:33innerhalb dessen, was durchlaufen wurde.
00:08:36Wir haben überraschende Verbindungen,
00:08:37die ich nicht erwartet hatte,
00:08:39und vorgeschlagene Fragen.
00:08:42Wenn wir also einen Blick
00:08:42auf den Graphen werfen wollen,
00:08:43kann ich sagen:
00:08:44Bring bitte den Graphen
00:08:47für mich auf den Bildschirm.
00:08:49Hier ist also ein Blick
00:08:50auf den Wissensgraphen,
00:08:51den es erstellt hat,
00:08:52und man kann dort
00:08:53die Communities sehen.
00:08:54Es hat 109 Communities erstellt,
00:08:56und das sind eigentlich
00:08:56nur all diese Cluster.
00:08:58Wenn wir in sie hineinzoomen,
00:09:00können wir die Knoten sehen,
00:09:01das sind die eigentlichen Punkte,
00:09:03und dann sind die Kanten
00:09:05die Verbindungen zwischen ihnen.
00:09:06Wenn ich auf den Knoten klicke,
00:09:07siehst du hier oben rechts
00:09:08seinen Typ,
00:09:10also ist es ein Code-Knoten,
00:09:11seine Community,
00:09:12seine Quelle,
00:09:13sowie seine Nachbarn.
00:09:14Aber denk daran,
00:09:15so cool diese Visualisierung auch ist
00:09:16und sie sieht wirklich gut aus,
00:09:17der wahre Wert hier
00:09:19ist nicht der Wissensgraph.
00:09:20Das sieht cool aus,
00:09:21aber der tatsächliche Wert
00:09:23liegt darin, dass wir jetzt
00:09:24Claude Code eine Karte
00:09:25des Open-Design-Repositorys
00:09:26gegeben haben,
00:09:27und ich kann jetzt Fragen dazu stellen
00:09:29und präzise Antworten erhalten.
00:09:31Was wir jetzt testen werden,
00:09:31ist, wir stellen eine Frage
00:09:33dazu,
00:09:34wie es funktioniert,
00:09:35und wir werden es dazu bringen,
00:09:36Graphify zu nutzen,
00:09:37es also dazu zu bringen, den Wissensgraphen
00:09:38tatsächlich zu nutzen,
00:09:39und dann werden wir
00:09:40ziemlich dieselbe Frage stellen,
00:09:41ohne Graphify zu nutzen,
00:09:42also lassen wir es einfach die Antwort
00:09:43so suchen,
00:09:44und wir schauen uns an,
00:09:45wie der Unterschied bei den Tokens
00:09:46aussieht.
00:09:47Um uns den Unterschied bei den Tokens
00:09:48mit und ohne Graphify
00:09:49anzusehen,
00:09:49stellen wir dieselbe Frage
00:09:50an Claude Code
00:09:51bezüglich des Repositorys.
00:09:52Die erste ist:
00:09:53Verfolge, wie eine Designanfrage
00:09:54von der Web-App
00:09:55zu einem Coding-Agent
00:09:56und zurück fließt.
00:09:58Wir versuchen also zu verstehen,
00:09:59wie diese Anwendung
00:10:00tatsächlich funktioniert,
00:10:00und im ersten Tab
00:10:01sagen wir: Nutze Graphify,
00:10:03und im zweiten Tab
00:10:03mit derselben Frage
00:10:04sagen wir:
00:10:05Nutze Graphify nicht.
00:10:06Wir können also sehen,
00:10:07wie der Graphify-Skill
00:10:08sofort geladen wird,
00:10:09und dann können wir Befehle wie
00:10:10Graphify-Abfrage sehen,
00:10:11die die Frage stellt,
00:10:11die wir gerade Claude Code gegeben haben.
00:10:13Hier drüben
00:10:14auf der Nicht-Graphify-Seite
00:10:15sehen wir, dass Claude Code
00:10:16Explore-Agents gestartet hat,
00:10:17um sich die Codebasis anzusehen,
00:10:18und direkt zu Beginn
00:10:19haben wir schon
00:10:20sehen wir, dass Claude Code
00:10:21gestartet ist,
00:10:22um Agenten zu erkunden,
00:10:23um einen Blick
00:10:25auf die Codebasis zu werfen,
00:10:25und sofort
00:10:27haben wir bereits
00:10:27100.000 Token verbraucht.
00:10:28aber bei der
00:10:29Nicht-Graphify-Version
00:10:30mussten wir
00:10:30diese Explore-Agents ausführen,
00:10:31sodass wir bei etwa
00:10:32150.000 Tokens lagen,
00:10:32pi mal Daumen,
00:10:34mit den Explore-Agents,
00:10:35plus zusätzliche
00:10:3650.000 Tokens
00:10:37in der Hauptsitzung,
00:10:38also, du weißt schon,
00:10:39etwa 200.000 Tokens
00:10:40insgesamt,
00:10:40150.000 Token
00:10:42plus minus
00:10:43mit den Explore-Agents
00:10:44plus zusätzlich
00:10:4550.000 Token
00:10:46in der Hauptsitzung,
00:10:47also wissen Sie,
00:10:48etwa 200.000 Token
00:10:50was eine deutliche Ersparnis ist.
00:10:50Nun, da
00:10:52diese Nicht-Graphify-Version
00:10:54jetzt sozusagen
00:10:55durch das Repository selbst gekrochen ist,
00:10:58werden die Token-Kosten,
00:10:58wenn ich weitere Fragen stelle,
00:11:00nicht mehr ganz so hoch sein.
00:11:01Wie dem auch sei,
00:11:02da wir jetzt
00:11:03den Wissensgraphen erstellt haben,
00:11:04müssen wir uns,
00:11:06wann immer wir Fragen
00:11:07via Graphify dazu stellen wollen,
00:11:08nicht
00:11:09mit diesen Token-Kosten auseinandersetzen,
00:11:11ständig
00:11:12dort durchzugehen.
00:11:13Allerdings,
00:11:14da wir jetzt
00:11:14den Wissensgraphen gebaut haben,
00:11:16wann immer wir Fragen
00:11:16dazu stellen wollen,
00:11:17wann immer wir
00:11:18Fragen dazu
00:11:18stellen
00:11:19über Graphify,
00:11:20nun, wir müssen
00:11:21uns nicht mit
00:11:21diesen
00:11:22Token-Kosten
00:11:22auseinandersetzen,
00:11:23es immer wieder durchzugehen,
00:11:24und das spielt
00:11:25ein wenig in
00:11:26das Gedächtnisthema,
00:11:26da wir es
00:11:27bereits aufgebaut haben,
00:11:28können wir es
00:11:28jederzeit günstig abfragen.
00:11:29Die Frage ist
00:11:30dann also:
00:11:31Wenn dies ein
00:11:31lebendiges Repo ist,
00:11:32was passiert,
00:11:33wenn wir
00:11:34Updates am Repo vornehmen?
00:11:35Wird dieser Wissensgraph
00:11:35dann auch aktualisiert?
00:11:36Nun, die Antwort
00:11:37ist ja.
00:11:38Wir sehen das
00:11:39im Workflow,
00:11:40in der Readme.
00:11:40Wenn wir
00:11:41graphify hook install ausführen,
00:11:42wird es
00:11:43automatisch neu erstellt,
00:11:44nach jedem Commit.
00:11:45Und das ist
00:11:45nur der AST.
00:11:46Es gibt keine API-Kosten,
00:11:47die damit
00:11:48verbunden sind.
00:11:48Es ist im Grunde
00:11:49nur ein Blick darauf,
00:11:50was sich tatsächlich
00:11:51verändert hat,
00:11:51womit es jetzt
00:11:52verbunden ist,
00:11:53und es baut den
00:11:53Baum neu auf,
00:11:54aber für Sie
00:11:54ohne Kosten.
00:11:55Das geschieht
00:11:56alles
00:11:56auf deterministische
00:11:57Weise.
00:11:58Außerdem
00:11:59funktioniert das auch
00:12:00in einem Team
00:12:00Setup.
00:12:01Wenn Sie also
00:12:01zwei Entwickler
00:12:02haben, die
00:12:02parallel am
00:12:03selben Repo arbeiten,
00:12:04geht es auch
00:12:04mit dieser Situation um.
00:12:05Am Ende erhalten Sie
00:12:06diese
00:12:07beständige, aber
00:12:08lebendige Karte
00:12:09jedes Repos, das Sie
00:12:09wollen,
00:12:10welche Sie dann
00:12:10Claude Code geben können,
00:12:11sodass Sie effizientere
00:12:12Antworten erhalten.
00:12:13Und zuletzt,
00:12:14wir haben es
00:12:14schon angedeutet,
00:12:15ein wenig hier
00:12:16mit dem Obsidian-Flag:
00:12:17Wir können all das
00:12:18mit einem Repo tun,
00:12:19das nicht codebasiert ist.
00:12:19Es ist ein wenig
00:12:20anders, und wir werden
00:12:21das tatsächlich
00:12:22in einem anderen Video tun,
00:12:23in dem wir auf
00:12:23Graphify und Obsidian eingehen,
00:12:25und darauf, was
00:12:26diese Verbindung ausmacht.
00:12:27Aber verstehen Sie,
00:12:28wir sind nicht nur auf
00:12:29Code beschränkt.
00:12:30Dies ist ein ziemlich
00:12:31flexibles Tool,
00:12:32aber an dieser Stelle
00:12:33werde ich Sie
00:12:33heute entlassen.
00:12:34Ich denke, das ist ein
00:12:35wirklich cooles Tool,
00:12:36und wenn man sich
00:12:37das Spektrum
00:12:37dieser Art von
00:12:39gedächtnisnahen
00:12:40Anwendungen und Plugins ansieht,
00:12:42die wir neben
00:12:43Dingen wie
00:12:43Claude Code
00:12:44und Codex
00:12:44verwenden können,
00:12:45denke ich, Graphify
00:12:46fällt irgendwo
00:12:47zwischen
00:12:48Obsidian und ein echtes RAG-System,
00:12:49und ich finde das großartig.
00:12:50Je mehr Optionen wir haben,
00:12:52je mehr Werkzeuge uns
00:12:53zur Verfügung stehen,
00:12:53desto besser können wir das
00:12:54richtige für den Job auswählen.
00:12:55Wir müssen nicht nur
00:12:56Obsidian verwenden,
00:12:57wissen Sie, wir machen vielleicht
00:12:58nicht nur etwas
00:12:59in Markdown,
00:12:59und wir müssen nicht
00:13:00durchdrehen und eine
00:13:02riesige RAG-Infrastruktur
00:13:03generieren.
00:13:04Das ist wieder
00:13:04ein cooles, kleines
00:13:05Mittelding,
00:13:05das meiner Meinung nach
00:13:06einen Blick wert ist.
00:13:06Also wie immer,
00:13:08lassen Sie mich wissen,
00:13:08was Sie dachten.
00:13:09Schauen Sie sich unbedingt
00:13:10Chase AI Plus an,
00:13:11wenn Sie
00:13:11an die
00:13:12Cloud Code Masterclass
00:13:13wollen. Apropos Obsidian,
00:13:14ich werde tatsächlich
00:13:15ein kostenloses,
00:13:16Live-Webinar nächste Woche
00:13:17über Obsidian
00:13:18und Cloud Code halten.
00:13:19Ich werde auch einen Link dazu
00:13:19dorthin setzen,
00:13:21und abgesehen davon
00:13:22sehe ich Sie dann.

Key Takeaway

Graphify optimiert die Interaktion mit KI-Coding-Assistenten durch die Erstellung eines lokalen, deterministischen Wissensgraphen, der Suchprozesse beschleunigt und Token-Verbräuche drastisch senkt.

Highlights

  • Graphify transformiert Repositories in Wissensgraphen, um Claude Code präzisere Antworten bei reduzierten Token-Kosten zu ermöglichen.

  • Der Prozess erfolgt in drei Durchläufen: Codestruktur-Analyse, Transkription von Medien via Faster-Whisper und semantische Analyse von Dokumenten mittels LLMs.

  • Graphify erfordert keine Einbettungssysteme und verarbeitet Code-Strukturen deterministisch und lokal ohne LLM-Beteiligung.

  • In einer Demo reduzierte Graphify die Token-Kosten für eine komplexe Abfrage signifikant im Vergleich zur Standard-Dateisuche von Claude Code.

  • Das Tool bietet ein automatisches Update-System (Hook), das nach jedem Commit die Graphen-Struktur ohne zusätzliche API-Kosten aktualisiert.

  • Graphify unterstützt Repositories, die primär aus Markdown- oder PDF-Dateien bestehen, und kann einen vollständigen Obsidian-Vault generieren.

Timeline

Funktionsweise und Vorteile von Graphify

  • Graphify erstellt eine strukturierte Landkarte des Projekts anstelle einer simplen Dateisuche.
  • Der Prozess umfasst drei Phasen: Analyse der Codestruktur, Verarbeitung von Audio/Video-Inhalten und semantische Analyse von Dokumenten.
  • Die erste Phase zur Codestruktur-Analyse läuft lokal ab und ist vollständig kostenlos.

Das Tool analysiert Klassen, Funktionen, Importe und Inline-Kommentare, um Verbindungen innerhalb des Codes explizit abzubilden. Audio- und Videodateien werden transkribiert, während Dokumente und Bilder einer semantischen Analyse unterzogen werden. Diese strukturierte Darstellung ermöglicht Claude Code eine zielgerichtete Navigation durch die Codebasis, statt Zeit mit ineffizientem Dateidurchsuchen zu verschwenden.

Vergleich mit GraphRAG und Anwendungsgebiete

  • Graphify unterscheidet sich von klassischen RAG-Systemen durch den Verzicht auf teure Einbettungssysteme.
  • Codebasierte Projekte profitieren besonders von der strukturellen Analyse durch Graphify.
  • Unstrukturierte Datensammlungen, wie Tausende von Richtliniendokumenten, sind hingegen ein klassisches Einsatzgebiet für GraphRAG.

Graphify fungiert als Brücke zwischen einer einfachen Dokumentenverwaltung und einem komplexen RAG-System. Während GraphRAG auf semantischen Einbettungen basiert, nutzt Graphify die vorhandenen expliziten Verbindungen in der Codestruktur. Dies macht es besonders effizient für Entwickler, die die Architektur ihres Repositorys verstehen wollen, ohne eine komplexe RAG-Infrastruktur aufbauen zu müssen.

Installation und Demo

  • Die Installation erfolgt direkt über das GitHub-Repository von Graphify.
  • Ein integrierter Skill ermöglicht es KI-Assistenten wie Claude Code, Graphify-Befehle autonom auszuführen.
  • Die Token-Ersparnis bei der Abfrage komplexer Workflows liegt im Vergleich zur Standard-Suche bei etwa 50.000 bis 100.000 Token pro Sitzung.

Nach der Installation lassen sich Befehle wie 'Graphify query' direkt im Assistenten nutzen. In einem Test mit der OpenDesign-Codebasis zeigte sich, dass die Nutzung des Wissensgraphen 'Explore-Agents' überflüssig macht, wodurch der Token-Verbrauch bei komplexen Verständnisfragen massiv sinkt. Die Visualisierung stellt 109 Communities dar, die als logische Cluster innerhalb des Repositorys dienen.

Automatisierung und Zukunftspotenzial

  • Der Wissensgraph aktualisiert sich deterministisch nach jedem Commit via Hook-Installation.
  • Graphify ist plattformunabhängig und arbeitet in Team-Umgebungen mit parallelen Entwicklungssträngen.
  • Das Obsidian-Flag ermöglicht den Export in Wissensdatenbanken für nicht codebasierte Inhalte.

Die Wartung des Graphen erfolgt ohne zusätzliche API-Kosten, da nur die Änderungen im Code betrachtet werden. Durch das Obsidian-Flag lässt sich die Funktionalität auf reine Markdown-Archive ausweiten, was das Tool auch für Wissensarbeiter außerhalb der Softwareentwicklung relevant macht. Die Kombination aus geringen Kosten und der Fähigkeit, komplexe Zusammenhänge abzubilden, bietet eine effiziente Alternative zu herkömmlichen RAG-Implementierungen.

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