Llama-github是一种强大的工具,可帮助您根据您的查询从GitHub中检索(基于代理抹布)最相关的代码片段,问题和存储库信息,从而将其转换为有价值的知识上下文。它赋予LLM聊天机器人,AI代理和自动-DEV代理的能力来解决复杂的编码任务。无论您是寻找快速解决方案的开发人员还是实施高级自动开发AI代理商的工程师,Llama-Github都可以使其变得容易有效。
如果您喜欢这个项目或相信它具有潜力,请给它一个配。您的支持是我们最大的动力!
pip install llama-github
这是如何使用Llama-Github的一个简单示例:
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 )
有关更高级的用法和示例,请参考文档。
?智能GITHUB检索:利用Llama-Github的功能根据用户查询从GitHub中检索高度相关的代码片段,问题和存储库信息。我们的高级检索技术可确保您快速有效地找到最相关的信息。
⚡存储库池缓存:Llama-Github具有创新的存储库池缓存机制。通过跨线程的缓存存储库(包括重新数,结构,代码和问题),Llama-GitHub显着加速了GitHub搜索检索效率,并最大程度地减少了GitHub API令牌的消耗。在多线程生产环境中部署Llama-Github充满信心地知道它将发挥最佳性并为您节省宝贵的资源。
? LLM驱动问题分析:利用最先进的语言模型来分析用户问题并生成高效的搜索策略和标准。 Llama-github智能分解复杂的查询,确保您从GitHub庞大的存储库网络中检索最相关的信息。
全面的上下文生成:通过将Github检索到的信息与高级语言模型的推理能力相结合,从而生成丰富的,上下文相关的答案。 Llama-github擅长处理甚至最复杂,最漫长的问题,提供了全面而有见地的回应,其中包括广泛的背景来满足您的发展需求。
异步处理卓越:Llama-github是从头开始构建的,以利用异步编程的全部潜力。通过精心实施的在整个代码库中编织的异步机制,Llama-Github可以同时处理多个请求,从而大大提高了整体性能。经历差异,因为Llama-github有效地管理着大量的工作量,而不会损害速度或质量。
?灵活的LLM集成:轻松地将Llama-GitHub与各种LLM提供商,嵌入模型和重新管理模型集成在一起,以根据您的特定要求来量身定制图书馆的功能。我们可扩展的架构使您可以自定义和增强Llama-Github的功能,从而确保它无缝地适应您独特的开发环境。
强大的身份验证选项:Llama-GitHub支持个人访问令牌和GitHub应用程序身份验证,为您提供将其集成到不同开发设置中的灵活性。无论您是个人开发人员还是在组织环境中工作,Llama-github都可以覆盖安全可靠的身份验证机制。
记录和错误处理:我们了解平滑操作和轻松故障排除的重要性。这就是为什么Llama-Github配备了全面的记录和错误处理机制的原因。深入了解图书馆的行为,快速诊断问题,并保持稳定且可靠的开发工作流程。
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Llamapreview利用Llama-Github的高级上下文检索和LLM驱动的分析来提供智能的,上下文感知的代码评论。这就像拥有一个高级开发人员,拥有您的存储库的完整背景,会自动审查每个公关!
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我们的愿景是成为未来AI驱动的开发解决方案的关键模块,并与Github无缝集成,以增强LLM的能力,以自动解决复杂的编码任务。
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他们的贡献在遍历骆驼的发展方面发挥了作用,我们强烈建议您查看他们的项目以获取更多创新的解决方案。
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