2ГИС: ИИ-ассистент по коду отвечает на вопросы команды, 45% ответов полезны

Fiji — внутренний продукт 2ГИС для хранения и редактирования геоданных; проект развивается 10 лет, недавно команда выросла вдвое, и почти вдвое выросло количество задач. Требования меняются по ходу реализации, статьи в Confluence не всегда актуализируются, часть информации остаётся в чатах и на созвонах, а стабильно отражает работающую логику только код в мастере. Основное решение — почти 15 тыс. файлов на C# и около 1,5 млн строк кода. Команде понадобился помощник для новых и опытных сотрудников, который отвечает на вопросы о проекте, в том числе для аналитиков и менеджеров, у которых нет доступа к GitHub Copilot.

Ассистент построен на внутреннем RAG-сервисе ИИ-команды 2ГИС (LangChain, Qdrant, GPT-4.1) и встроен в командный чат-бот в Mattermost. Для классов кода с помощью roslyn-анализатора и модели генерируются подробные описания с учётом командного глоссария; описания в формате JSON с именами классов и путями загружаются в RAG. По вопросу пользователя RAG находит подходящие классы, система добавляет связанные файлы из графа зависимостей, получает исходники из GitLab и передаёт их модели. Модель может сама запрашивать описания проектов и исходный код через два инструмента. Отдельный MCP-инструмент передаёт найденные файлы в контекст GitHub Copilot в среде разработки.

Сначала команда загрузила в RAG описания одного проекта с серверной бизнес-логикой, затем добавила генерацию подробных описаний, передачу исходного кода из GitLab, граф зависимостей классов по всему решению и инструменты для модели. Граф зависимостей и документы для RAG обновляются раз в сутки с ветки мастера. Бот отвечает всем участникам команды во внутренних чатах и при обращениях от других команд; тестировщики используют его ответы для генерации тест-кейсов. Примерно за две недели до публикации в октябре 2025 года в бота добавили счётчики запросов и кнопки оценки ответа: 45% ответов отмечены как полезные, 15% — как не помогшие.