llama github
v0.2.3
Llama-github ist ein leistungsstarkes Tool, das Ihnen hilft (basierend auf Agentic RAG), die relevantesten Codeausschnitte, Probleme und Repository-Informationen von GitHub basierend auf Ihren Abfragen abzurufen und sie in wertvollen Wissenskontext umzuwandeln. Es ermöglicht LLM-Chatbots, KI-Agenten und Auto-Dev-Agenten, komplexe Codierungsaufgaben zu lösen. Egal, ob Sie ein Entwickler sind, der nach schnellen Lösungen sucht, oder ein Ingenieur, der fortschrittliche Auto Dev AI-Agenten implementiert, llama-github macht es einfach und effizient.
Wenn Ihnen dieses Projekt gefällt oder Sie glauben, dass es Potenzial hat, geben Sie ihm bitte ein ️. Ihre Unterstützung ist unsere größte Motivation!
pip install llama-github
Hier ist ein einfaches Beispiel für die Verwendung von Lama-Github:
from llama_github import GithubRAG
# Initialize GithubRAG with your credentials
github_rag = GithubRAG (
github_access_token = "your_github_access_token" ,
openai_api_key = "your_openai_api_key" , # Optional in Simple Mode
jina_api_key = "your_jina_api_key" # Optional - unless you want high concurrency production deployment (s.jina.ai API will be used in llama-github)
)
# Retrieve context for a coding question (simple_mode is default set to False)
query = "How to create a NumPy array in Python?"
context = github_rag . retrieve_context (
query , # In professional mode, one query will take nearly 1 min to generate final contexts. You could set log level to INFO to monitor the retrieval progress
# simple_mode = True
)
print ( context )Weitere Informationen zur erweiterten Verwendung und Beispiele finden Sie in der Dokumentation.
? Intelligenter GitHub-Abruf : Nutzen Sie die Leistungsfähigkeit von llama-github, um basierend auf Benutzerabfragen hochrelevante Codefragmente, Probleme und Repository-Informationen von GitHub abzurufen. Unsere fortschrittlichen Abruftechniken stellen sicher, dass Sie die relevantesten Informationen schnell und effizient finden.
⚡ Repository-Pool-Caching : Llama-github verfügt über einen innovativen Repository-Pool-Caching-Mechanismus. Durch das Caching von Repositorys (einschließlich READMEs, Strukturen, Code und Issues) über Threads hinweg beschleunigt llama-github die Effizienz des GitHub-Suchabrufs erheblich und minimiert den Verbrauch von GitHub-API-Tokens. Stellen Sie llama-github mit Zuversicht in Multithread-Produktionsumgebungen bereit, in der Gewissheit, dass es eine optimale Leistung erbringt und Ihnen wertvolle Ressourcen spart.
? LLM-gestützte Fragenanalyse : Nutzen Sie modernste Sprachmodelle, um Benutzerfragen zu analysieren und hochwirksame Suchstrategien und -kriterien zu generieren. Llama-github zerlegt komplexe Abfragen intelligent und stellt sicher, dass Sie die relevantesten Informationen aus dem riesigen Repository-Netzwerk von GitHub abrufen.
Umfassende Kontextgenerierung : Generieren Sie umfassende, kontextrelevante Antworten, indem Sie die von GitHub abgerufenen Informationen nahtlos mit den Argumentationsfunktionen fortschrittlicher Sprachmodelle kombinieren. Llama-github ist hervorragend darin, selbst die komplexesten und langwierigsten Fragen zu beantworten, und liefert umfassende und aufschlussreiche Antworten, die umfassenden Kontext zur Unterstützung Ihrer Entwicklungsanforderungen enthalten.
Exzellente asynchrone Verarbeitung : Llama-github wurde von Grund auf entwickelt, um das volle Potenzial der asynchronen Programmierung auszuschöpfen. Mit sorgfältig implementierten asynchronen Mechanismen, die in der gesamten Codebasis verwoben sind, kann llama-github mehrere Anfragen gleichzeitig bearbeiten und so die Gesamtleistung deutlich steigern. Erleben Sie den Unterschied, denn Lama-Github verwaltet hochvolumige Arbeitslasten effizient, ohne Kompromisse bei Geschwindigkeit oder Qualität einzugehen.
? Flexible LLM-Integration : Integrieren Sie llama-github ganz einfach in verschiedene LLM-Anbieter, integrieren Sie Modelle und ordnen Sie Modelle neu, um die Funktionen der Bibliothek an Ihre spezifischen Anforderungen anzupassen. Unsere erweiterbare Architektur ermöglicht es Ihnen, die Funktionalität von llama-github anzupassen und zu verbessern und so sicherzustellen, dass es sich nahtlos an Ihre einzigartige Entwicklungsumgebung anpasst.
Robuste Authentifizierungsoptionen : Llama-github unterstützt sowohl persönliche Zugriffstoken als auch die GitHub-App-Authentifizierung und bietet Ihnen die Flexibilität, es in verschiedene Entwicklungs-Setups zu integrieren. Unabhängig davon, ob Sie ein einzelner Entwickler sind oder in einem Organisationskontext arbeiten, bietet Ihnen llama-github sichere und zuverlässige Authentifizierungsmechanismen.
Protokollierung und Fehlerbehandlung : Wir wissen, wie wichtig ein reibungsloser Betrieb und eine einfache Fehlerbehebung sind. Aus diesem Grund ist llama-github mit umfassenden Protokollierungs- und Fehlerbehandlungsmechanismen ausgestattet. Erhalten Sie tiefe Einblicke in das Verhalten der Bibliothek, diagnostizieren Sie schnell Probleme und sorgen Sie für einen stabilen und zuverlässigen Entwicklungsworkflow.
Wenn Sie llama-github nützlich finden, könnte Sie auch unser KI-gestützter GitHub-PR-Überprüfungsassistent LlamaPReview interessieren. Es wurde entwickelt, um Ihren Entwicklungsworkflow zu ergänzen und die Codequalität weiter zu verbessern.
LlamaPReview nutzt den erweiterten Kontextabruf und die LLM-gestützte Analyse von llama-github, um intelligente, kontextbezogene Codeüberprüfungen bereitzustellen. Es ist, als ob ein leitender Entwickler, der über den gesamten Kontext Ihres Repositorys verfügt, jede PR automatisch überprüft!
Jetzt LlamaPReview installieren (kostenlos)
Durch die Verwendung von llama-github für den Kontextabruf und LlamaPReview für Codeüberprüfungen können Sie eine leistungsstarke, KI-gestützte Entwicklungsumgebung erstellen.
Unsere Vision ist es, ein zentrales Modul in der Zukunft KI-gesteuerter Entwicklungslösungen zu werden und sich nahtlos in GitHub zu integrieren, um LLMs in die Lage zu versetzen, komplexe Codierungsaufgaben automatisch zu lösen.
Für eine detaillierte Ansicht unserer Projekt-Roadmap besuchen Sie bitte unsere Projekt-Roadmap.
Wir möchten den folgenden Open-Source-Projekten unseren Dank für ihre Unterstützung und Beiträge aussprechen:
Ihre Beiträge waren maßgeblich an der Entwicklung von llama-github beteiligt, und wir empfehlen dringend, sich ihre Projekte auf innovativere Lösungen anzusehen.
Wir freuen uns über Beiträge zu llama-github! Weitere Informationen finden Sie in unseren Beitragsrichtlinien.
Dieses Projekt ist unter den Bedingungen der Apache 2.0-Lizenz lizenziert. Weitere Einzelheiten finden Sie in der LICENSE-Datei.
Wenn Sie Fragen, Vorschläge oder Feedback haben, können Sie sich gerne über die E-Mail-Adresse von Jet Xu an uns wenden.
Vielen Dank, dass Sie sich für llama-github entschieden haben! Wir hoffen, dass diese Bibliothek Ihr KI-Entwicklungserlebnis verbessert und Ihnen dabei hilft, mühelos leistungsstarke Anwendungen zu erstellen.
