Repochat 项目教程

Repochat 项目教程

repochat Chatbot assistant enabling GitHub repository interaction using LLMs with Retrieval Augmented Generation 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/re/repochat

1. 项目介绍

Repochat 是一个交互式聊天机器人项目，旨在使用大型语言模型（LLM）与 GitHub 仓库进行交互。用户可以通过 Repochat 与 GitHub 仓库进行对话，提出问题并获取相关信息。该项目支持本地运行和云端运行两种模式，分别对应不同的分支。

2. 项目快速启动

2.1 环境准备

首先，确保你已经安装了 Python 3.7 或更高版本。然后，创建并激活一个虚拟环境：

python -m venv repochat-env
source repochat-env/bin/activate

2.2 安装依赖

克隆 Repochat 仓库并安装所需的 Python 包：

git clone https://github.com/pnkvalavala/repochat.git
cd repochat
pip install -r requirements.txt

2.3 安装语言模型

下载一个语言模型并将其放置在 models 文件夹中。推荐使用 TheBloke/CodeLlama-7B-GGUF 模型：

mkdir models
# 下载模型文件并将其放置在 models 文件夹中

2.4 配置模型路径

打开 models.py 文件，设置模型文件路径：

def code_llama():
    callbackmanager = CallbackManager([StreamingStdOutCallbackHandler()])
    llm = LlamaCpp(
        model_path="./models/codellama-7b-Q4_K_M.gguf",
        n_ctx=2048,
        max_tokens=200,
        n_gpu_layers=1,
        f16_kv=True,
        callback_manager=callbackmanager,
        verbose=True,
        use_mlock=True
    )
    return llm

2.5 启动应用

在终端中运行以下命令启动 Repochat 应用：

streamlit run app.py

3. 应用案例和最佳实践

3.1 本地模式

在本地模式下，Repochat 完全运行在你的本地机器上，不依赖外部 API 调用。这种模式适合那些希望完全控制数据的用户。

3.2 云端模式

云端模式主要依赖外部服务进行模型推理和存储。这种模式适合那些希望使用云端解决方案而不想设置本地环境的用户。

3.3 最佳实践

• 选择合适的模型：根据你的计算机性能选择合适的语言模型。如果性能允许，可以尝试使用更大的模型以获得更好的响应。
• 优化硬件加速：根据你的硬件配置，选择合适的 BLAS 后端进行硬件加速，以提高处理速度。

4. 典型生态项目

4.1 LangChain

LangChain 是一个用于构建语言模型应用的框架，Repochat 使用了 LangChain 来处理语言模型的调用和响应生成。

4.2 Sentence Transformers

Sentence Transformers 是一个用于生成句子嵌入的库，Repochat 使用它来计算文件的嵌入并存储在本地向量数据库中。

4.3 ChromaDB

ChromaDB 是一个本地向量数据库，Repochat 使用它来存储和管理文件的嵌入，以便快速检索相关文档。

通过以上步骤，你可以快速启动并使用 Repochat 项目，与 GitHub 仓库进行交互并获取相关信息。

repochat Chatbot assistant enabling GitHub repository interaction using LLMs with Retrieval Augmented Generation 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/re/repochat