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JetXu-LLM

JetXu-LLM/llama-github

Biblioteca Python que busca código, issues e informações de repositórios relevantes no GitHub para chatbots com LLM e agentes de programação com IA, usando RAG agêntico.

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10
Último commit
há 3 meses

O que é?

llama-github é uma biblioteca Python que permite que chatbots com LLM, agentes de IA e ferramentas automatizadas de desenvolvimento obtenham contexto de projetos públicos do GitHub para responder a uma pergunta de programação. Dada uma consulta, ela seleciona repositórios candidatos, faz buscas neles e transforma os trechos de código, as issues e as informações dos repositórios correspondentes em um contexto que um modelo de linguagem pode usar.

A biblioteca armazena em cache o conteúdo dos repositórios, incluindo READMEs, estruturas, código e issues, entre threads para reduzir o uso da API do GitHub em consultas repetidas. Ela usa LLMs para analisar perguntas e definir critérios de busca, oferece suporte tanto a personal access tokens quanto à autenticação por GitHub App e pode trabalhar com modelos de chat compatíveis com LangChain e modelos de embedding ou reranking da Jina. Seu principal ponto de entrada é a classe GithubRAG, com o método retrieve_context, que retorna uma lista de dicionários contendo pelo menos url e context.

O pacote é voltado para Python 3.10 a 3.14 e é distribuído no PyPI sob a licença Apache-2.0.

Recursos principais

  • 01Busca trechos de código, issues e informações de repositórios no GitHub com base em consultas em linguagem natural.
  • 02Armazena em cache o conteúdo dos repositórios entre threads para reduzir o consumo de tokens da API do GitHub.
  • 03Usa LLMs para analisar perguntas e gerar estratégias de busca.
  • 04Oferece suporte a personal access tokens e à autenticação por GitHub App.
  • 05Funciona com modelos de chat compatíveis com LangChain e modelos de embedding ou reranking da Jina.
  • 06Oferece processamento assíncrono para solicitações concorrentes.

Casos de uso

  • Adicionar exemplos de código obtidos do GitHub como contexto para um chatbot de programação.
  • Fornecer a um agente de programação autônomo referências relevantes de projetos open source existentes.
  • Criar fluxos automatizados de desenvolvimento que precisam de contexto de issues ou pull requests do GitHub.

Início rápido

  1. 1

    Instale a biblioteca pelo PyPI

    pip install llama-github
  2. 2

    Inicialize o GithubRAG com seu token do GitHub e chame retrieve_context com uma consulta (consulte o exemplo de uso no README)

Antes de usar

  • É necessário ter um token de acesso do GitHub e uma chave de API da OpenAI, a menos que você use o Simple Mode.
  • Para uso em produção com alta concorrência, é necessária uma chave de API opcional da Jina.

Em coleções

Frameworks e apps de agentes de IA open sourceChatbots de IA e clientes de chat

Tópicos

#rag#llm#github-api#ai-agent#code-search#langchain#python#ai-code-generator#chatbot#code-generation

Perguntas frequentes

O que é llama-github?
Biblioteca Python que busca código, issues e informações de repositórios relevantes no GitHub para chatbots com LLM e agentes de programação com IA, usando RAG agêntico. llama-github é uma biblioteca Python que permite que chatbots com LLM, agentes de IA e ferramentas automatizadas de desenvolvimento obtenham contexto de projetos públicos do GitHub para responder a uma pergunta de programação. Dada uma consulta, ela seleciona repositórios candidatos, faz buscas neles e transforma os trechos de código, as issues e as informações dos repositórios correspondentes em um contexto que um modelo de linguagem pode usar.
llama-github é gratuito? Qual é a licença?
llama-github é open source sob a licença Apache-2.0. Confira os termos da licença antes de usá-lo em produtos comerciais.
llama-github ainda é mantido?
Atualizado nos últimos 6 meses. O último commit de llama-github foi em 12 de ago. de 2026.
Para que posso usar llama-github?
Adicionar exemplos de código obtidos do GitHub como contexto para um chatbot de programação. Fornecer a um agente de programação autônomo referências relevantes de projetos open source existentes. Criar fluxos automatizados de desenvolvimento que precisam de contexto de issues ou pull requests do GitHub.
Como instalar llama-github?
Instale a biblioteca pelo PyPI: pip install llama-github Inicialize o GithubRAG com seu token do GitHub e chame retrieve_context com uma consulta (consulte o exemplo de uso no README)
Onde consigo llama-github?
O código-fonte e as instruções de instalação estão no GitHub: https://github.com/JetXu-LLM/llama-github

Resumo gerado por IA a partir do README do projeto. As estatísticas do GitHub são atualizadas diariamente.

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