llama github
v0.2.3
Llama-github는 쿼리를 기반으로 GitHub에서 가장 관련성이 높은 코드 조각, 문제 및 저장소 정보를 검색(Agentic RAG 기반)하여 귀중한 지식 컨텍스트로 변환하는 데 도움이 되는 강력한 도구입니다. LLM 챗봇, AI 에이전트 및 자동 개발 에이전트가 복잡한 코딩 작업을 해결할 수 있도록 지원합니다. 빠른 솔루션을 찾는 개발자이든 고급 Auto Dev AI 에이전트를 구현하는 엔지니어이든 llama-github를 사용하면 쉽고 효율적으로 작업할 수 있습니다.
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pip install llama-github
다음은 llama-github 사용 방법에 대한 간단한 예입니다.
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 )보다 고급 사용법과 예제를 보려면 설명서를 참조하세요.
? 지능형 GitHub 검색 : llama-github의 기능을 활용하여 사용자 쿼리를 기반으로 GitHub에서 관련성이 높은 코드 조각, 문제 및 저장소 정보를 검색합니다. 당사의 고급 검색 기술을 통해 가장 관련성이 높은 정보를 빠르고 효율적으로 찾을 수 있습니다.
⚡ 리포지토리 풀 캐싱 : Llama-github에는 혁신적인 리포지토리 풀 캐싱 메커니즘이 있습니다. llama-github는 스레드 전반에 걸쳐 리포지토리(README, 구조, 코드 및 문제 포함)를 캐싱함으로써 GitHub 검색 효율성을 크게 가속화하고 GitHub API 토큰 소비를 최소화합니다. 최적의 성능을 발휘하고 귀중한 리소스를 절약할 수 있다는 확신을 갖고 멀티 스레드 프로덕션 환경에 llama-github을 배포하세요.
? LLM 기반 질문 분석 : 최첨단 언어 모델을 활용하여 사용자 질문을 분석하고 매우 효과적인 검색 전략 및 기준을 생성합니다. Llama-github는 복잡한 쿼리를 지능적으로 분류하여 GitHub의 방대한 저장소 네트워크에서 가장 관련성이 높은 정보를 검색할 수 있도록 보장합니다.
포괄적인 컨텍스트 생성 : GitHub에서 검색한 정보와 고급 언어 모델의 추론 기능을 원활하게 결합하여 풍부하고 상황에 맞는 답변을 생성합니다. Llama-github는 가장 복잡하고 긴 질문도 처리하는 데 탁월하며 개발 요구 사항을 지원하는 광범위한 컨텍스트를 포함하는 포괄적이고 통찰력 있는 응답을 제공합니다.
비동기 처리 우수성 : Llama-github는 처음부터 비동기 프로그래밍의 잠재력을 최대한 활용하도록 구축되었습니다. 코드베이스 전반에 걸쳐 세심하게 구현된 비동기식 메커니즘을 통해 llama-github는 여러 요청을 동시에 처리하여 전반적인 성능을 크게 향상시킬 수 있습니다. Lama-github는 속도나 품질 저하 없이 대용량 워크로드를 효율적으로 관리하므로 차이점을 경험해 보세요.
? 유연한 LLM 통합 : llama-github를 다양한 LLM 제공업체, 임베딩 모델 및 재순위 모델과 쉽게 통합하여 라이브러리 기능을 특정 요구 사항에 맞게 조정합니다. 확장 가능한 아키텍처를 사용하면 llama-github의 기능을 사용자 정의하고 향상하여 고유한 개발 환경에 원활하게 적응할 수 있습니다.
강력한 인증 옵션 : Llama-github는 개인 액세스 토큰과 GitHub 앱 인증을 모두 지원하므로 이를 다양한 개발 설정에 통합할 수 있는 유연성을 제공합니다. 개인 개발자이든 조직 내에서 작업하든 llama-github는 안전하고 신뢰할 수 있는 인증 메커니즘을 제공합니다.
로깅 및 오류 처리 : 원활한 운영과 손쉬운 문제 해결의 중요성을 이해합니다. 이것이 바로 llama-github이 포괄적인 로깅 및 오류 처리 메커니즘을 갖춘 이유입니다. 라이브러리의 동작에 대한 깊은 통찰력을 얻고, 문제를 신속하게 진단하고, 안정적이고 신뢰할 수 있는 개발 워크플로를 유지하십시오.
llama-github이 유용하다고 생각되면 AI 기반 GitHub PR 검토 도우미인 LlamaPReview에 관심이 있으실 수도 있습니다. 개발 워크플로우를 보완하고 코드 품질을 더욱 향상시키도록 설계되었습니다.
LlamaPReview는 llama-github의 고급 컨텍스트 검색 및 LLM 기반 분석을 활용하여 지능적인 컨텍스트 인식 코드 검토를 제공합니다. 저장소의 전체 컨텍스트를 갖춘 수석 개발자가 모든 PR을 자동으로 검토하는 것과 같습니다.
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컨텍스트 검색을 위해 llama-github를 사용하고 코드 검토를 위해 LlamaPReview를 사용하면 AI로 강화된 강력한 개발 환경을 만들 수 있습니다.
우리의 비전은 AI 기반 개발 솔루션의 미래에 중추적인 모듈이 되어 GitHub와 원활하게 통합되어 LLM이 복잡한 코딩 작업을 자동으로 해결할 수 있도록 지원하는 것입니다.
프로젝트 로드맵에 대한 자세한 내용을 보려면 프로젝트 로드맵을 방문하세요.
우리는 다음 오픈 소스 프로젝트의 지원과 기여에 감사를 표하고 싶습니다.
이들의 기여는 llama-github 개발에 중요한 역할을 했으며, 이들의 프로젝트에서 보다 혁신적인 솔루션을 확인하는 것이 좋습니다.
Lama-github에 대한 기여를 환영합니다! 자세한 내용은 기여 지침을 참조하세요.
이 프로젝트는 Apache 2.0 라이센스 조건에 따라 라이센스가 부여됩니다. 자세한 내용은 LICENSE 파일을 참조하세요.
질문, 제안 또는 피드백이 있는 경우 언제든지 Jet Xu 이메일로 문의해 주세요.
llama-github을 선택해 주셔서 감사합니다! 이 라이브러리가 AI 개발 경험을 향상시키고 강력한 애플리케이션을 쉽게 구축하는 데 도움이 되기를 바랍니다.
