■ 概要（1行） 大規模なコードベースを対象とし、シンボルや関数間の関係性を事前にグラフ構造（Knowledge Graph）としてインデックス化する技術。 ■ 特徴・用途（2〜3行） LLMエージェントがコード探索を行う際、ファイル全体を読み込むという非効率なプロセスをグラフクエリに置き換えることで、トークン消費量と探索時間を劇的に削減します。これにより、コンテキストウィンドウの効率的な利用と、大規模レポジトリにおけるAIの網羅的な理解度（セマンティックな関連性）が飛躍的に向上します。 ■ 結論（1行） 複雑で大規模なコードベースに対するAIによる操作や調査を本番ワークフローレベルで効率化する、重要なアーキテクチャレイヤーとなり得ます。