Chat-with-Github-Repo：基于GitHub仓库的AI聊天机器人

Chat-with-Github-Repo是一个开源项目，展示了如何结合Streamlit、OpenAI GPT-3.5-turbo和Activeloop的Deep Lake，基于GitHub仓库中的数据创建一个智能聊天机器人。这个项目为开发者提供了一个实践例子，演示如何通过处理和分析Git仓库中的文本数据，构建一个能够理解和响应用户输入的聊天应用。

核心文件

src/utils/process.py：该脚本克隆Git仓库，处理文本文档，使用OpenAIEmbeddings计算嵌入，并将嵌入存储在DeepLake实例中。
src/utils/chat.py：此脚本创建了一个Streamlit网页应用，通过与DeepLake实例交互，使用OpenAI GPT-3.5-turbo生成聊天机器人的响应。
src/main.py：包含命令行界面（CLI），允许运行聊天应用。

设置指南

在开始之前，需要注册Activeloop和OpenAI账号并创建API密钥。按照以下步骤设置和运行项目：

克隆仓库并导航至项目目录：

    
    git clone https://github.com/peterw/Chat-with-Git-Repo.git
cd Chat-with-Git-Repo

使用pip安装所需包：

    
    pip install -r requirements.txt

开发依赖可以通过以下命令安装：

    
    pip install -r dev-requirements.txt

设置环境变量，复制.env.example文件：

    
    cp .env.example .env

并填写API密钥和用户名：

    
    OPENAI_API_KEY=your_openai_api_key
ACTIVELOOP_TOKEN=your_activeloop_api_token
ACTIVELOOP_USERNAME=your_activeloop_username

使用CLI运行聊天应用。可以处理Git仓库或使用现有数据集启动聊天应用。完整的CLI指令可通过运行python src/main.py --help获得。

处理Git仓库，使用process子命令：

    
    python src/main.py process --repo-url https://github.com/username/repo_name

还可以指定附加选项，如包含的文件扩展名、Activeloop数据集的名称或克隆仓库的目的地：

    
    python src/main.py process --repo-url https://github.com/username/repo_name --include-file-extensions .md .txt --activeloop-dataset-name my-dataset --repo-destination repos

使用现有数据集启动聊天应用，使用chat子命令：

    
    python src/main.py chat --activeloop-dataset-name my-dataset

这个项目给了我很多启发，比如如何更有效地组织和检索信息，以及如何利用最新的AI技术来提高工作效率。如果你对AI有兴趣，或是想探索一下GitHub上那些有趣的项目，那么我强烈推荐你尝试一下。