llama github
v0.2.3
Llama-github は、クエリに基づいて GitHub から最も関連性の高いコード スニペット、問題、リポジトリ情報を (Agentic RAG に基づいて) 取得し、貴重な知識コンテキストに変換するのに役立つ強力なツールです。これにより、LLM チャットボット、AI エージェント、および自動開発エージェントが複雑なコーディング タスクを解決できるようになります。迅速なソリューションを探している開発者であっても、高度な Auto Dev AI エージェントを実装するエンジニアであっても、llama-github を使用するとそれが簡単かつ効率的になります。
このプロジェクトが気に入った場合、または可能性があると思われる場合は、 ️ を押してください。あなたのサポートが私たちの最大のモチベーションです！
pip install llama-github
以下は、llama-github の使用方法の簡単な例です。
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 )より高度な使用法と例については、ドキュメントを参照してください。
?インテリジェントな GitHub 取得: llama-github の機能を利用して、ユーザーのクエリに基づいて関連性の高いコード スニペット、問題、リポジトリ情報を GitHub から取得します。当社の高度な検索技術により、最も関連性の高い情報を迅速かつ効率的に見つけることができます。
⚡ リポジトリ プール キャッシング: Llama-github には革新的なリポジトリ プール キャッシング メカニズムがあります。 llama-github は、スレッド全体でリポジトリ (README、構造、コード、問題を含む) をキャッシュすることにより、GitHub 検索の取得効率を大幅に加速し、GitHub API トークンの消費を最小限に抑えます。 llama-github は最適なパフォーマンスで貴重なリソースを節約できるため、自信を持ってマルチスレッド実稼働環境にデプロイできます。
? LLM を活用した質問分析: 最先端の言語モデルを活用してユーザーの質問を分析し、非常に効果的な検索戦略と基準を生成します。 Llama-github は複雑なクエリをインテリジェントに分解し、GitHub の広大なリポジトリ ネットワークから最も関連性の高い情報を確実に取得します。
包括的なコンテキスト生成: GitHub から取得した情報と高度な言語モデルの推論機能をシームレスに組み合わせることで、リッチでコンテキストに関連した回答を生成します。 Llama-github は、最も複雑で長い質問の処理にも優れており、開発ニーズをサポートする広範なコンテキストを含む包括的で洞察力に富んだ回答を提供します。
卓越した非同期処理: Llama-github は、非同期プログラミングの可能性を最大限に活用するためにゼロから構築されています。コードベース全体に織り込まれた細心の注意を払って実装された非同期メカニズムにより、llama-github は複数のリクエストを同時に処理でき、全体的なパフォーマンスが大幅に向上します。 llama-github は速度や品質に妥協することなく、大量のワークロードを効率的に管理するため、違いを体験してください。
?柔軟な LLM 統合: llama-github をさまざまな LLM プロバイダー、埋め込みモデル、および再ランキング モデルと簡単に統合して、ライブラリの機能を特定の要件に合わせて調整します。私たちの拡張可能なアーキテクチャにより、llama-github の機能をカスタマイズおよび強化することができ、独自の開発環境にシームレスに適応できるようになります。
堅牢な認証オプション: Llama-github は個人アクセス トークンと GitHub アプリ認証の両方をサポートしており、さまざまな開発設定に統合する柔軟性を提供します。個人の開発者であっても、組織内で作業している場合でも、llama-github は安全で信頼性の高い認証メカニズムを提供します。
ログ記録とエラー処理: 私たちは、スムーズな操作と簡単なトラブルシューティングの重要性を理解しています。そのため、llama-github には包括的なロギングおよびエラー処理メカニズムが装備されています。ライブラリの動作について深い洞察を取得し、問題を迅速に診断し、安定した信頼性の高い開発ワークフローを維持します。
llama-github が役立つと思われる場合は、AI を活用した GitHub PR レビュー アシスタントである LlamaPReview にも興味があるかもしれません。開発ワークフローを補完し、コードの品質をさらに向上させるように設計されています。
LlamaPReview は、llama-github の高度なコンテキスト取得と LLM を利用した分析を利用して、インテリジェントでコンテキストを認識したコード レビューを提供します。これは、リポジトリの完全なコンテキストを備えた上級開発者がすべての PR を自動的にレビューしてくれるようなものです。
今すぐ LlamaPReview をインストールします (無料)
コンテキストの取得に llama-github を使用し、コード レビューに LlamaPReview を使用することで、AI で強化された強力な開発環境を作成できます。
私たちのビジョンは、GitHub とシームレスに統合して、LLM が複雑なコーディング タスクを自動的に解決できるようにし、AI 主導の開発ソリューションの将来において極めて重要なモジュールになることです。
プロジェクト ロードマップの詳細については、プロジェクト ロードマップをご覧ください。
以下のオープンソース プロジェクトのサポートと貢献に感謝の意を表します。
彼らの貢献は llama-github の開発に役立っており、より革新的なソリューションについては彼らのプロジェクトをチェックすることを強くお勧めします。
lama-github への貢献を歓迎します。詳細については、投稿ガイドラインをご覧ください。
このプロジェクトは、Apache 2.0 ライセンスの条件に基づいてライセンスされています。詳細については、LICENSE ファイルを参照してください。
ご質問、ご提案、フィードバックがございましたら、Jet Xu の電子メールまでお気軽にご連絡ください。
lama-github をお選びいただきありがとうございます。このライブラリが AI 開発エクスペリエンスを強化し、強力なアプリケーションを簡単に構築できるようになれば幸いです。
