KI-Coding-Assistenten haben dabei Schwierigkeiten, gewachsene Systeme zu verstehen: Datenmodelle, Abhängigkeiten, Architekturentscheidungen und Dokumentation verteilen sich auf Quelltext, Konfiguration, SQL, Kommentare und ADRs (Architecture Decision Records). Klassische Retrieval Augmented Generation (RAG) hilft hier nur bedingt. Das Verfahren zerlegt Inhalte in Abschnitte und sucht per Embedding nach ähnlichen Treffern. Das hilft bei Fragen nach Themen, aber es bildet oft keine Beziehungen ab. Zwei Funktionen können eng zusammenhängen, obwohl ihre Bezeichner kaum gemeinsame Wörter enthalten.