Бұл мақалада домен-специфалық код сұрақтарына жауап беретін RAG жүйелерінің маңызды шектеулері қарастырылады: дәлсіз контекст шағын тілдік модельдерді адастырып, нақтылықты базалық деңгейден төмен түсіреді. Мақсатты код сущностін (класс немесе функция атауын) сұрақтан тікелей шығаратын және алынған чанктарға қатаң сүзгі ретінде қолданатын сущностіні ескеретін гибридті іздеу архитектурасы ұсынылды. Жүйе семантикалық векторлық іздеуді (ChromaDB) kNN-негізіндегі білім графымен (NetworkX, 53 585 түйін) WRRF арқылы біріктіреді. Екі сатылы сапаны бақылайтын fallback механизмі генерациядан бұрын төмен релеванттылықтағы контексті қабылдамайды. srsRANBench датасетіндегі (1 502 сұрақ) бағалау нәтижелері граф-жетілдірілген жүйенің 65.51% дәлдікке жеткенін, ал Vector-only жүйесі 63.65% болғанын көрсетті. ROUGE-L 0.1820-ға жетіп, барлық жүйелер арасында үздік нәтиже болды. Қателерді талдау білім графының 87 векторлық сәтсіздіктен "құтқаратынын" анықтады.