CodeGraph 是一款本地优先的代码智能工具，通过 tree-sitter 解析代码库并存储为可查询的知识图谱，显著提高 AI 编程助手在探索代码时的效率。它支持多种主流 AI 编程工具，适用于复杂代码库，帮助开发者快速获取结构性信息。

CodeGraph 是一款本地优先的代码智能工具，利用 tree-sitter 解析代码库并存储在 SQLite 中，构建可查询的知识图谱。它显著提高了 AI 编程助手在探索代码库时的效率，减少了工具调用和文件读取次数。用户只需安装 CLI 并初始化项目，即可快速接入 AI 工具，提升代码查询的速度和准确性。

本文探讨了通过图形推理增强大型语言模型（LLMs）的能力，提出了Graph-ToolFormer框架，并在多个图形推理任务上进行实验。研究表明，LLMs在图数据分析中表现良好，但在结构推理和多答案任务中存在挑战。结合图学习模型的GraphLLM显著提高了推理准确率。此外，提出了NLGift基准测试，以评估LLMs在真实世界图任务中的推广能力，发现后训练对齐是提升推理能力的有效策略。