llama-github

[Gedetailleerd Document] https://deepwiki.com/JetXu-LLM/llama-github

Llama-github is een krachtig hulpmiddel dat je helpt (op basis van Agentic RAG) de meest relevante codefragmenten, issues en repository-informatie van GitHub op te halen aan de hand van jouw zoekopdrachten en ze te transformeren in waardevolle kenniscontext. Het stelt LLM-chatbots, AI-agenten en Auto-dev-agenten in staat om complexe programmeertaken op te lossen. Of je nu een ontwikkelaar bent die snel oplossingen zoekt, of een ingenieur die geavanceerde Auto Dev AI Agents implementeert, llama-github maakt het eenvoudig en efficiënt.

Als je dit project leuk vindt of denkt dat het potentie heeft, geef het dan een ⭐️. Jouw steun is onze grootste motivatie!

Architectuur

Installatie

pip install llama-github

Gebruik

Hier is een eenvoudig voorbeeld van hoe je llama-github gebruikt:

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)

Voor meer geavanceerd gebruik en voorbeelden, raadpleeg de documentatie.

Belangrijkste Kenmerken

• 🔍 Intelligente GitHub-Opvraging: Maak gebruik van de kracht van llama-github om uiterst relevante codefragmenten, issues en repository-informatie van GitHub op te halen op basis van gebruikersvragen. Onze geavanceerde opvraagtechnieken zorgen ervoor dat je snel en efficiënt de meest relevante informatie vindt.
• ⚡ Repository Pool Caching: Llama-github beschikt over een innovatief repository pool caching-mechanisme. Door repositories (inclusief READMEs, structuren, code en issues) over threads te cachen, versnelt llama-github aanzienlijk de efficiëntie van GitHub-zoekopdrachten en minimaliseert het het gebruik van GitHub API-tokens. Zet llama-github met vertrouwen in in multi-threaded productieomgevingen, wetende dat het optimaal presteert en waardevolle middelen bespaart.
• 🧠 LLM-Gestuurde Vraaganalyse: Maak gebruik van geavanceerde taalmodellen om gebruikersvragen te analyseren en uiterst doeltreffende zoekstrategieën en criteria te genereren. Llama-github breekt complexe vragen intelligent op, zodat je de meest relevante informatie uit GitHub's uitgebreide repository-netwerk ophaalt.
• 📚 Uitgebreide Contextgeneratie: Genereer rijke, contextueel relevante antwoorden door naadloos informatie van GitHub te combineren met de redeneercapaciteiten van geavanceerde taalmodellen. Llama-github blinkt uit in het behandelen van zelfs de meest complexe en lange vragen, en levert uitgebreide en inzichtelijke antwoorden die rijk zijn aan context voor jouw ontwikkelbehoeften.
• 🚀 Uitmuntende Asynchrone Verwerking: Llama-github is vanaf de basis opgebouwd om optimaal te profiteren van asynchroon programmeren. Dankzij zorgvuldig geïmplementeerde asynchrone mechanismen door de hele codebase kan llama-github meerdere verzoeken tegelijk verwerken, wat de totale prestaties aanzienlijk verhoogt. Ervaar het verschil terwijl llama-github efficiënt grote werklasten beheert zonder concessies te doen aan snelheid of kwaliteit.
• 🔧 Flexibele LLM-Integratie: Integreer eenvoudig llama-github met verschillende LLM-providers, embedding-modellen en reranking-modellen om de mogelijkheden van de bibliotheek af te stemmen op jouw specifieke wensen. Onze uitbreidbare architectuur maakt het mogelijk om de functionaliteit van llama-github aan te passen en uit te breiden, zodat deze naadloos aansluit op jouw unieke ontwikkelomgeving.
• 🔒 Robuuste Authenticatieopties: Llama-github ondersteunt zowel personal access tokens als GitHub App-authenticatie, zodat je het flexibel kunt integreren in verschillende ontwikkelomgevingen. Of je nu een individuele ontwikkelaar bent of binnen een organisatie werkt, llama-github biedt veilige en betrouwbare authenticatiemechanismen.
• 🛠️ Logging en Foutafhandeling: Wij begrijpen het belang van soepele werking en eenvoudig probleemoplossen. Daarom is llama-github uitgerust met uitgebreide logging- en foutafhandelingsmechanismen. Krijg diepgaand inzicht in het gedrag van de bibliotheek, diagnoseer snel problemen en onderhoud een stabiele en betrouwbare ontwikkelworkflow.

🤖 Probeer Onze AI-PR-Review Assistent: LlamaPReview

Als je llama-github nuttig vindt, ben je misschien ook geïnteresseerd in onze AI-aangedreven GitHub PR review-assistent, LlamaPReview. Deze is ontworpen om jouw ontwikkelworkflow aan te vullen en de codekwaliteit verder te verbeteren.

Belangrijkste Kenmerken van LlamaPReview:

• 🚀 Installatie met één klik, geen configuratie nodig, volledig automatisch
• 💯 Momenteel gratis te gebruiken - geen creditcard of betaalinformatie vereist
• 🧠 AI-gestuurde, automatische PR-reviews met diepgaand code-inzicht
• 🌐 Ondersteunt meerdere programmeertalen

LlamaPReview maakt gebruik van de geavanceerde contextopvraging en LLM-analyse van llama-github om intelligente, contextbewuste code-reviews te bieden. Het is alsof je een senior ontwikkelaar hebt die, gewapend met de volledige context van jouw repository, elke PR automatisch beoordeelt!

👉 Installeer LlamaPReview Nu (Gratis)

Door llama-github te gebruiken voor contextopvraging en LlamaPReview voor code-reviews, kun je een krachtige, AI-verrijkte ontwikkelomgeving creëren.

Visie en Routekaart

Visie

Onze visie is om een essentieel onderdeel te worden van de toekomst van AI-gedreven ontwikkeloplossingen, naadloos geïntegreerd met GitHub om LLM's in staat te stellen automatisch complexe coderingstaken op te lossen.

Routekaart

Voor een gedetailleerd overzicht van onze projectroutekaart, bezoek onze Project Roadmap.

Dankbetuigingen

Wij willen onze dank uitspreken aan de volgende open-sourceprojecten voor hun steun en bijdragen:

• LangChain: Voor het bieden van het fundamentele framework dat de LLM-prompting- en verwerkingsmogelijkheden in llama-github aandrijft.
• Jina.ai: Voor het aanbieden van de s.jina.ai API en open source reranker- en embedding-modellen die de nauwkeurigheid en relevantie van de gegenereerde contexten in llama-github verbeteren.

Hun bijdragen zijn van essentieel belang geweest voor de ontwikkeling van llama-github, en we raden aan hun projecten te bekijken voor meer innovatieve oplossingen.

Bijdragen

We verwelkomen bijdragen aan llama-github! Zie onze richtlijnen voor bijdragen voor meer informatie.

Licentie

Dit project is gelicentieerd onder de voorwaarden van de Apache 2.0-licentie. Zie het LICENSE bestand voor meer details.

Contact

Als je vragen, suggesties of feedback hebt, neem dan gerust contact met ons op via Jet Xu's e-mail.

---

Bedankt dat je voor llama-github hebt gekozen! We hopen dat deze bibliotheek je AI-ontwikkelervaring verbetert en je helpt krachtige applicaties eenvoudig te bouwen.

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