RepoChat 200k

Repochat в 200K - без тряпки!

⚡Chat с GitHub Repo с использованием контекстного окна 200K Claude вместо Rag! ⚡

Зачем репокен - нет тряпки?

Воспользуйтесь преимуществами Claude 200k! Поместите все примеры и коды в контексты!

Иногда нам нужен копилот, а не агент!

1.

У вас есть проблемы, запоминающие все API в Llama-Index или Langchain?

Не беспокойтесь, просто включите примеры компонентов и документы из репо и пусть Claude Opus - самая сильная модель и длинное окно контекста 200 тыс., Чтобы написать для вас вашего агента!

2. Нет копирования вставки, просто выберите

Загрузите/клонируйте свое репо с GitHub, затем просто выберите файлы, которые вам нужны, я получил вас на построении подсказки.

3. Нет тряпки, вы решаете

Я видел много чата с проектами репо, у всех есть обезболивающие точки:

Which files do this query need?

Они используют встроенный поиск в базе данных кода, но большую часть времени я уже знал, какие документы я ссылаюсь ... так что делайте свой собственный выбор каждый раз, когда вы кодируете.

• Кодирование фронта? Просто выберите компоненты и примеры.

• Кодирующие агенты? Просто выберите записную книжку Юпитера Лангграфа.

• Кодировка тряпика? Просто выберите записную книжку Lumaindex Jupyter.

4. Больше вариантов использования!

Используйте LmamainDex Doc

Выберите пример LmamainDex Pipeline, чтобы написать rag Graph.

Используйте Shadcn Doc, чтобы написать Frontend

Выберите примеры и определение компонентов.

Предложения!

1. Вы можете использовать хайку для большей части случая.
2. Изменение моделей на основе задач.
3. Изменить файлы на основе задач.
4. Клон репо, тебе нравится!
5. Обычно я включаю Readme of Repo, чтобы помочь Клоду лучше понять
6. Используйте COUNT TOKENS на боковой панели, чтобы увидеть, сколько жетонов вы отправите !!!

Функции

1. Загрузка репозитория : пользователи могут предоставить URL -адрес репозитория GitHub, и приложение автоматически загружает и анализирует репозиторий.
2. Выбор файлов и папок : Пользователи могут выбирать конкретные файлы или папки из репозитория, чтобы включить в вход LLM.
3. Фильтрация языка : Пользователи могут фильтровать файлы с помощью языка программирования, чтобы сосредоточить понимание LLM на конкретных частях кодовой базы.
4. Предел токена : пользователи могут установить ограничение токена для управления объемом информации, отправляемой LLM, которая может быть полезна для соображений производительности или затрат.
5. Интерфейс чата : пользователи могут взаимодействовать с LLM через интерфейс в чате, что позволяет им задавать вопросы или запросить генерацию кода на основе содержимого хранилища.
6. Потоковая вывод : ответы LLM отображаются потоковым способом, обеспечивая более привлекательный и пользовательский опыт в реальном времени.

В настоящее время я поддерживал только OpenRouter. Планирование, чтобы добавить больше и когда -нибудь рефактор.

Начните

1. Настройки среды : запустите pip install -r requirements.txt для настройки среды.

2. Создайте файл .env : создайте файл .env в корневом каталоге проекта и добавьте свой ключ API OpenRouter (рекомендуется):

OPENROUTER_API_KEY=your_openrouter_api_key_here

Я рекомендую OpenRouter, потому что у него есть все модели!

Если вы хотите использовать модели OpenAI GPT, добавьте также свой openai api key .

OPENAI_API_KEY=your_openai_api_key_here

3. Запустите приложение : запустите скрипт app.py , используя Streamlit:

streamlit run app.py

4. Используйте приложение : Следуйте инструкциям в приложении для загрузки репозитория GitHub, выбора файлов и папок и общаться с LLM.

Если вы столкнетесь с некоторыми проблемами с Repo, вы всегда можете удалить репозитный репор.

Конфигурация

Поведение приложения может быть настроено с помощью следующих параметров конфигурации:

• Модель : специфическая модель LLM для использования (например, «Anpropic/Claude-3-Haiku», «Антропный/Claude-3-Opus»).
• Температура : параметр температуры, который контролирует «творчество» ответов LLM.
• Системная подсказка : первоначальная подсказка, предоставленная LLM для установки желаемого поведения.

Эти настройки могут быть отрегулированы на боковой панели приложения для стрижки.

Внося

Если вы хотите внести свой вклад в проект Repochat-200k, пожалуйста, не стесняйтесь отправлять проблемы или привлекать запросы в репозитории GitHub.

Лицензия

Этот проект лицензирован по лицензии MIT.