llama-github

[Detailierte Dokumentation] https://deepwiki.com/JetXu-LLM/llama-github

Llama-github ist ein leistungsstarkes Tool, das Ihnen hilft, basierend auf Agentic RAG, die relevantesten Code-Snippets, Issues und Repository-Informationen von GitHub anhand Ihrer Anfragen abzurufen und in wertvollen Wissenskontext zu verwandeln. Es befähigt LLM-Chatbots, KI-Agenten und Auto-dev-Agenten, komplexe Programmieraufgaben zu lösen. Egal, ob Sie als Entwickler schnelle Lösungen suchen oder als Ingenieur fortschrittliche Auto Dev KI-Agenten implementieren – llama-github macht es einfach und effizient.

Wenn Ihnen dieses Projekt gefällt oder Sie sein Potenzial erkennen, geben Sie ihm bitte ein ⭐️. Ihre Unterstützung ist unsere größte Motivation!

Architektur

Installation

pip install llama-github

Verwendung

Hier ist ein einfaches Beispiel, wie man llama-github verwendet:

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 weitere Beispiele verweisen wir auf die Dokumentation.

Hauptmerkmale

• 🔍 Intelligente GitHub-Abfrage: Nutzen Sie die Leistung von llama-github, um hochrelevante Code-Snippets, Issues und Repository-Informationen von GitHub basierend auf Benutzeranfragen abzurufen. Unsere fortschrittlichen Abfragetechniken sorgen dafür, dass Sie die relevantesten Informationen schnell und effizient finden.
• ⚡ Repository-Pool-Caching: Llama-github verfügt über einen innovativen Repository-Pool-Cache-Mechanismus. Durch das Caching von Repositories (inklusive READMEs, Strukturen, Code und Issues) über Threads hinweg beschleunigt llama-github die Effizienz der GitHub-Suchabfrage erheblich und minimiert den Verbrauch von GitHub-API-Tokens. Setzen Sie llama-github mit Vertrauen in Multi-Thread-Produktionsumgebungen ein, denn es arbeitet optimal und spart wertvolle Ressourcen.
• 🧠 LLM-gestützte Frageanalyse: Nutzen Sie modernste Sprachmodelle, um Benutzerfragen zu analysieren und äußerst effektive Suchstrategien und -kriterien zu generieren. Llama-github zerlegt komplexe Anfragen intelligent, sodass Sie die relevantesten Informationen aus dem umfangreichen GitHub-Repository-Netzwerk erhalten.
• 📚 Umfassende Kontextgenerierung: Erzeugen Sie reichhaltige, kontextuell relevante Antworten, indem Sie die aus GitHub abgerufenen Informationen nahtlos mit den Schlussfolgerungsfähigkeiten fortschrittlicher Sprachmodelle kombinieren. Llama-github meistert selbst die komplexesten und längsten Fragen und liefert umfassende, aufschlussreiche Antworten mit umfangreichem Kontext zur Unterstützung Ihrer Entwicklungsanforderungen.
• 🚀 Exzellente asynchrone Verarbeitung: Llama-github ist von Grund auf darauf ausgelegt, das volle Potenzial asynchroner Programmierung zu nutzen. Mit sorgfältig implementierten asynchronen Mechanismen im gesamten Code kann llama-github mehrere Anfragen gleichzeitig bearbeiten und so die Gesamtleistung deutlich steigern. Erleben Sie den Unterschied, wenn llama-github große Arbeitslasten effizient verwaltet, ohne Geschwindigkeit oder Qualität zu beeinträchtigen.
• 🔧 Flexible LLM-Integration: Integrieren Sie llama-github einfach mit verschiedenen LLM-Anbietern, Embedding-Modellen und Reranking-Modellen, um die Fähigkeiten der Bibliothek an Ihre spezifischen Anforderungen anzupassen. Unsere erweiterbare Architektur ermöglicht es Ihnen, die Funktionalität von llama-github individuell zu gestalten und zu erweitern, sodass sie sich nahtlos an Ihre Entwicklungsumgebung anpasst.
• 🔒 Robuste Authentifizierungsoptionen: Llama-github unterstützt sowohl persönliche Zugangstokens als auch GitHub-App-Authentifizierung und bietet Ihnen so die Flexibilität, es in verschiedene Entwicklungsumgebungen zu integrieren. Egal, ob Sie als Einzelentwickler oder im Rahmen eines Teams arbeiten, llama-github bietet sichere und zuverlässige Authentifizierungsmechanismen.
• 🛠️ Logging und Fehlerbehandlung: Wir wissen, wie wichtig reibungslose Abläufe und einfache Fehlerbehebung sind. Deshalb ist llama-github mit umfassendem Logging und durchdachten Fehlerbehandlungsmechanismen ausgestattet. Gewinnen Sie tiefe Einblicke in das Verhalten der Bibliothek, diagnostizieren Sie Probleme schnell und sorgen Sie für einen stabilen und zuverlässigen Entwicklungsworkflow.

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Wenn Sie llama-github nützlich finden, interessiert Sie vielleicht auch unser KI-basierter GitHub PR-Review-Assistent LlamaPReview. Er ist darauf ausgelegt, Ihren Entwicklungsworkflow zu ergänzen und die Codequalität weiter zu steigern.

Hauptmerkmale von LlamaPReview:

• 🚀 Ein-Klick-Installation, keine Konfiguration nötig, vollautomatischer Betrieb
• 💯 Aktuell kostenlos nutzbar – keine Kreditkarte oder Zahlungsdaten erforderlich
• 🧠 KI-gestützte, automatische PR-Reviews mit tiefem Codeverständnis
• 🌐 Unterstützt mehrere Programmiersprachen

LlamaPReview nutzt die fortschrittliche Kontextabfrage und LLM-gestützte Analyse von llama-github, um intelligente, kontextbewusste Code-Reviews bereitzustellen. Es ist, als hätte man einen Senior-Entwickler, der mit dem vollen Kontext Ihres Repositories jede PR automatisch überprüft!

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Vision und Roadmap

Vision

Unsere Vision ist es, ein zentrales Modul in der Zukunft KI-gesteuerter Entwicklungslösungen zu werden, das sich nahtlos mit GitHub integriert und LLMs befähigt, komplexe Codierungsaufgaben automatisch zu lösen.

Roadmap

Für eine detaillierte Ansicht unserer Projekt-Roadmap besuchen Sie bitte unsere Projekt-Roadmap.

Danksagungen

Wir möchten den folgenden Open-Source-Projekten für ihre Unterstützung und Beiträge danken:

• LangChain: Für das Bereitstellen des Grundgerüsts, das die LLM-Prompting- und -Verarbeitungsfähigkeiten in llama-github ermöglicht.
• Jina.ai: Für die Bereitstellung der s.jina.ai-API sowie Open-Source-Reranker- und Embedding-Modelle, die die Genauigkeit und Relevanz der generierten Kontexte in llama-github verbessern.

Ihre Beiträge waren maßgeblich für die Entwicklung von llama-github, und wir empfehlen, ihre Projekte für weitere innovative Lösungen zu prüfen.

Beitrag leisten

Wir freuen uns über Beiträge zu llama-github! Bitte lesen Sie unsere Beitragsrichtlinien für weitere Informationen.

Lizenz

Dieses Projekt ist unter den Bedingungen der Apache-2.0-Lizenz lizenziert. Siehe die LICENSE-Datei für weitere Details.

Kontakt

Bei Fragen, Anregungen oder Feedback erreichen Sie uns gerne per E-Mail an Jet Xu's E-Mail.

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Vielen Dank, dass Sie sich für llama-github entschieden haben! Wir hoffen, dass diese Bibliothek Ihre KI-Entwicklungserfahrung verbessert und Ihnen hilft, leistungsstarke Anwendungen mit Leichtigkeit zu erstellen.

--- Tranlated By Open Ai Tx | Last indexed: 2025-07-28 ---