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Comment exporter le contenu de votre dépôt de code pour l'utiliser avec des LLM

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Comment exporter le contenu de votre dépôt de code pour l'utiliser avec des LLM

Publié le 11 avril 2024 -  par Andy Cinquin

Exportation de codeLLMIntégration avec LLMNPM packageRepo to LLM

Comment exporter le contenu de votre dépôt de code pour l'utiliser avec des LLM

Introduction :

Vous avez un dépôt que vous voulez exporter vers un LLM pour pouvoir avoir des réponses complètes et moins d'hallucinations de la part de votre LLM favori ? On va voir dans cet article comment utiliser correctement la librairie que j'ai créée pour régler ce problème.

Étape 1 : Installation

La façon la plus simple est d'installer le package npm globalement avec :
npm install -g export-repository-to-file
Vous pourrez ensuite utiliser la commande export-repo dans votre terminal.

Étape 2 : Configurer les exclusions (optionnel)

Par défaut, la librairie utilise le fichier .gitignore à la racine de votre dépôt pour savoir quels fichiers et dossiers ignorer. Vous pouvez aussi créer un fichier .exclusionListConfig pour lister des exclusions spécifiques à l'export, comme des fichiers de configuration, les dépendances, etc.
(Souvent, on aura besoin de regarder dans le fichier large_files_output.txt pour savoir quels fichiers lourds nous pourrions ajouter à la liste d'exclusion.)

Étape 3 : Lancer l'export

Dans votre terminal, placez-vous dans le dossier de votre dépôt et lancez la commande :
export-repo ./ -o monExport.txt -l largeFile.txt
Cela va générer le fichier monExport.txt avec le contenu textuel de votre code, en excluant ce qui est listé dans .gitignore et .exclusionListConfig.
Options utiles :
  • -p pour spécifier un fichier de préambule à inclure au début
  • -l pour lister dans un fichier à part les fichiers dépassant 250 lignes ou 2500 caractères
  • -e pour donner un fichier listant des exclusions supplémentaires

Étape 4 : Utiliser le fichier généré

Vous pouvez maintenant copier-coller le contenu de monExport.txt quand vous discutez avec ChatGPT ou un autre LLM pour lui donner le contexte de votre base de code.
Et voilà ! Plus qu'à utiliser tout ça dans votre LLM favori !



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