repochat

Repochat 项目介绍

Repochat 是一个互动聊天机器人项目，专为与 GitHub 仓库进行互动的对话而设计。它利用大型语言模型（LLM）来帮助用户进行有意义的交流，比如提出问题和从仓库中检索相关信息。本文将带读者了解如何在本地机器上设置和使用 Repochat。

项目分支

Repochat 提供了两种版本供用户选择：

主分支

主分支完全在本地机器上运行，不依赖外部 API 调用，用户可以更好地控制自己的数据。如果您需要一个独立的解决方案，那么选择主分支将是最佳方式。

云分支

云分支主要依赖于外部服务的 API 调用来进行模型推理和数据存储。适合那些希望使用基于云的解决方案而不想建立本地环境的用户。

安装步骤

要开始使用 Repochat，您需要按照以下步骤安装：

1. 创建并激活一个虚拟环境，以隔离项目的依赖关系。

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

2. 克隆 Repochat 仓库，并进入项目目录。

   git clone https://github.com/pnkvalavala/repochat.git
   cd repochat

3. 使用 pip 安装所需的 Python 包。

   pip install -r requirements.txt

4. 安装 "llama-cpp-python" 库，可以根据需要选择安装带硬件加速的版本。

5. 在项目目录中创建一个名为 models 的文件夹。

6. 从 Hugging Face Model Hub 下载一个语言模型，并根据计算机的能力选择，例如使用 TheBloke/CodeLlama-7B-GGUF 作为起点。

7. 将下载的模型文件复制到 "models" 文件夹中，并在 "repochat" 文件夹下的 models.py 文件中设置模型文件路径。

使用方法

1. 打开终端，运行以下命令以启动 Repochat 应用程序：

   streamlit run app.py

2. 输入 GitHub 仓库链接。

3. Repochat 将获取仓库中的所有文件，并存储在一个名为 "cloned_repo" 的文件夹中，然后将文件拆分为更小的块，并使用 Sentence Transformers 模型计算它们的嵌入。

4. 嵌入被本地存储在一个名为 ChromaDB 的向量数据库中。

聊天机器人功能

Repochat 允许用户与聊天机器人互动。您可以提出问题或提供输入，聊天机器人将从向量数据库中检索相关文档，并将您的输入和文档发送到语言模型以生成响应。默认情况下，使用"codellama-7b-instruct"模型，但可以根据计算机性能进行更改。

聊天机器人在对话中保留记忆功能，以提供上下文相关的响应。

问题反馈

如果您遇到任何问题，有建议或想报告错误，请访问 Repochat 仓库中的 Issues 部分，创建新问题并提供详细信息，我们将竭诚为您提供帮助。

许可证

该项目根据 Apache License 2.0 授权使用。有关详细信息，请参阅 LICENSE 文件。请注意，这是从以前的许可证的更改，重要的是要查看新许可证的条款和条件。