llama-github

[詳細ドキュメント] https://deepwiki.com/JetXu-LLM/llama-github

Llama-githubは、Agentic RAGに基づき、GitHubから最も関連性の高いコードスニペット、イシュー、リポジトリ情報を検索し、価値ある知識コンテキストへと変換する強力なツールです。LLMチャットボット、AIエージェント、Auto-devエージェントが複雑なコーディングタスクを解決するための力を与えます。開発者が迅速なソリューションを求める場合でも、先進的な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は簡単かつ効率的に利用できます。

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アーキテクチャ

インストール

pip install llama-github

使用方法

ここでは、llama-githubの簡単な使用例を示します:

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)

主な特徴

• 🔍 インテリジェントなGitHub検索：ユーザーのクエリに基づき、llama-githubの力を活用してGitHubから関連性の高いコードスニペット、イシュー、リポジトリ情報を取得します。高度な検索技術により、最も適切な情報を迅速かつ効率的に見つけ出します。
• ⚡ リポジトリプールキャッシュ：llama-githubは革新的なリポジトリプールキャッシュ機構を備えています。スレッド間でリポジトリ（README、構造、コード、イシューを含む）をキャッシュすることで、GitHub検索の取得効率を大幅に向上させ、GitHub APIトークンの消費を最小限に抑えます。マルチスレッドの本番環境に自信を持って導入でき、最適なパフォーマンスと貴重なリソースの節約を実現します。
• 🧠 LLMによる質問分析：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、高精度な検索戦略と基準を生成します。llama-githubは複雑なクエリを賢く分解し、GitHubの膨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能力をシームレスに組み合わせ、豊かで文脈に即した回答を生成します。llama-githubは複雑で長大な質問にも優れて対応し、開発ニーズを支援する広範なコンテキストを含む包括的で洞察に満ちた応答を提供します。
• 🚀 非同期処理の優位性：llama-githubは非同期プログラミングの潜在能力を最大限に活用するように設計されています。コードベース全体に緻密に実装された非同期メカニズムにより、複数のリクエストを同時に処理でき、全体のパフォーマンスを大幅に向上させます。llama-githubが高速かつ高品質を損なうことなく大量のワークロードを効率的に管理する違いを体験してください。
• 🔧 柔軟なLLM統合：さまざまなLLMプロバイダー、埋め込みモデル、再ランキングモデルと容易に統合し、ライブラリの機能を特定の要件に合わせて調整できます。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し、独自の開発環境にシームレスに適応させることが可能です。
• 🔒 強固な認証オプション：llama-githubは個人アクセストークンとGitHub App認証の両方をサポートし、さまざまな開発環境に柔軟に統合できます。個人開発者でも組織内でも、安全で信頼性の高い認証メカニズムを提供します。
• 🛠️ ロギングとエラーハンドリング：スムーズな運用と容易なトラブルシューティングの重要性を理解しています。llama-githubには包括的なロギングとエラーハンドリング機構が備わっており、ライブラリの挙動を深く把握し、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できます。

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ビジョンとロードマップ

ビジョン

私たちのビジョンは、AI駆動の開発ソリューションの未来において重要なモジュールとなり、GitHubとシームレスに統合してLLMが複雑なコーディング課題を自動的に解決できるようにすることです。

ロードマップ

プロジェクトの詳細なロードマップは、プロジェクトロードマップをご覧ください。

謝辞

次のオープンソースプロジェクトに感謝の意を表します。彼らの支援と貢献により、llama-githubの開発が可能となりました。

• LangChain：llama-githubのLLMプロンプトおよび処理機能を支える基盤フレームワークを提供。
• Jina.ai：s.jina.ai APIおよびオープンソースの再ランキングモデルと埋め込みモデルを提供し、llama-githubの生成コンテキストの精度と関連性を向上。

貢献について

llama-githubへの貢献を歓迎します！詳細は貢献ガイドラインをご覧ください。

ライセンス

本プロジェクトはApache 2.0ライセンスの下で提供されています。詳細はLICENSEファイルをご覧ください。

お問い合わせ

ご質問、ご提案、ご意見がございましたら、Jet Xuのメールまでお気軽にご連絡ください。

llama-githubをお選びいただきありがとうございます！このライブラリが皆様のAI開発体験を向上させ、強力なアプリケーション構築の助けとなることを願っています。

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