Rufen Sie GitHub an
v0.2.3
Llama-github is a powerful tool that helps you retrieve(based on Agentic RAG) the most relevant code snippets, issues, and repository information from GitHub based on your queries, transforming them into valuable knowledge context. Es ermöglicht LLM Chatbots, KI-Agenten und automatische Dev-Agenten, um komplexe Codierungsaufgaben zu lösen. Whether you're a developer looking for quick solutions or an engineer implementing advanced Auto Dev AI Agents, llama-github makes it easy and efficient.
Wenn Sie dieses Projekt mögen oder 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 )Für fortgeschrittene Nutzung und Beispiele finden Sie in der Dokumentation.
? Intelligent GitHub Retrieval : Harness the power of llama-github to retrieve highly relevant code snippets, issues, and repository information from GitHub based on user queries. Unsere fortgeschrittenen Abruftechniken stellen sicher, dass Sie schnell und effizient die relevantesten Informationen finden.
⚡ Repository Pool Caching : Lama-Github verfügt über einen innovativen Repository-Pool-Caching-Mechanismus. By caching repositories (including READMEs, structures, code, and issues) across threads, llama-github significantly accelerates GitHub search retrieval efficiency and minimizes the consumption of GitHub API tokens. Deploy llama-github in multi-threaded production environments with confidence, knowing that it will perform optimally and save you valuable resources.
? LLM-Powered Question Analysis : Leverage state-of-the-art language models to analyze user questions and generate highly effective search strategies and criteria. Llama-github intelligently breaks down complex queries, ensuring that you retrieve the most relevant information from GitHub's vast repository network.
Comprehensive Context Generation : Generate rich, contextually relevant answers by seamlessly combining information retrieved from GitHub with the reasoning capabilities of advanced language models. Llama-github excels at handling even the most complex and lengthy questions, providing comprehensive and insightful responses that include extensive context to support your development needs.
Asynchrone Procesent Excellence : Lama-Github ist von Grund auf, um das volle Potenzial der asynchronen Programmierung zu nutzen. With meticulously implemented asynchronous mechanisms woven throughout the codebase, llama-github can handle multiple requests concurrently, significantly boosting overall performance. Erleben Sie den Unterschied, da Lama-Github effizient mit hohen Volumen Workloads verwaltet, ohne die Geschwindigkeit oder Qualität zu beeinträchtigen.
? Flexible LLM-Integration : Integrieren Sie LLA-Github leicht in verschiedene LLM-Anbieter, einbetten Modelle und modellieren Modelle, um die Funktionen der Bibliothek auf Ihre spezifischen Anforderungen anzupassen. Unsere erweiterbare Architektur ermöglicht es Ihnen, die Funktionalität von Lama-Github anzupassen und zu verbessern, um sicherzustellen, dass sie sich nahtlos an Ihre einzigartige Entwicklungsumgebung anpasst.
Robuste Authentifizierungsoptionen : Lama-Github unterstützt sowohl persönliche Zugangsantrieb als auch GitHub-App-Authentifizierung und bietet Ihnen die Flexibilität, sie in verschiedene Entwicklungs-Setups zu integrieren. Egal, ob Sie ein individueller Entwickler sind oder in einem organisatorischen Kontext arbeiten, Lama-Github hat Sie mit sicheren und zuverlässigen Authentifizierungsmechanismen abgedeckt.
Protokollierung und Fehlerbehebung : Wir verstehen die Bedeutung reibungsloser Operationen und einfacher Fehlerbehebung. Deshalb ist Lama-Github mit umfassenden Protokollierungs- und Fehlerhandhabungsmechanismen ausgestattet. Gewinnen Sie tiefe Einblicke in das Verhalten der Bibliothek, diagnostizieren schnell Probleme und führen Sie einen stabilen und zuverlässigen Entwicklungsworkflow bei.
Wenn Sie Lama-Github nützlich finden, interessieren Sie sich möglicherweise auch für unseren KI-betriebenen Github PR-Bewertungsassistenten Llamapreview. Es soll Ihren Entwicklungsworkflow ergänzen und die Codequalität weiter verbessern.
Llamapreview nutzt Lama-Githubs fortgeschrittene Kontext-Abruf- und LLM-Analyse, um intelligente, kontextbewusste Code-Überprüfungen bereitzustellen. Es ist, als hätte ein hochrangiger Entwickler, der mit dem vollen Kontext Ihres Repositorys ausgestattet ist, jede PR automatisch überprüfen!
Installieren Sie jetzt Lamapreview (kostenlos)
Durch die Verwendung von Lama-Github für den Kontextabruf und Lamapreview für Code-Bewertungen können Sie eine leistungsstarke, mit AI-verbesserte Entwicklungsumgebung erstellen.
Unsere Vision ist es, in der Zukunft von KI-gesteuerten Entwicklungslösungen ein zentrales Modul zu werden und sich nahtlos in Github zu integrieren, um LLMs bei der automatischen Auflösung komplexer Codierungsaufgaben zu stärken.
Eine detaillierte Übersicht über unsere Projekt -Roadmap finden Sie in unserer Projekt -Roadmap.
Wir möchten uns bei den folgenden Open-Source-Projekten für ihre Unterstützung und Beiträge bedanken:
Ihre Beiträge waren maßgeblich an der Entwicklung von Lama-Github beteiligt, und wir empfehlen dringend, ihre Projekte für innovativere Lösungen zu überprüfen.
Wir begrüßen Beiträge zu Lama-Github! Weitere Informationen finden Sie in unseren beitragenden Richtlinien.
Dieses Projekt ist unter den Bestimmungen der Apache 2.0 -Lizenz lizenziert. Weitere Informationen finden Sie in der Lizenzdatei.
Wenn Sie Fragen, Vorschläge oder Feedback haben, können Sie uns an die E -Mail von Jet Xu wenden.
Vielen Dank, dass Sie sich für Lama-Github entschieden haben! Wir hoffen, dass diese Bibliothek Ihre KI -Entwicklungserfahrung verbessert und Ihnen hilft, mühelos leistungsstarke Anwendungen aufzubauen.
