الصفحة الرئيسية>المتعلقة بالبرمجة>شفرة المصدر الأخرى
تنزيل

Codeqai

ابحث في قاعدة الشفرة الخاصة بك بشكل دلالي أو الدردشة معها من CLI. حافظ على قاعدة بيانات المتجهات الفائقة حتى الآن إلى أحدث تغييرات رمز. الدعم المحلي 100 ٪ دون أي dataleaks.
بنيت مع Langchain ، Treesitter ، محولات الجملة ، embedding المدرب ، Faiss ، Lama.cpp ، Ollama ، STIPLELIT.

سمات

  • ؟ البحث عن الكود الدلالي
  • دردشة تشبه GPT مع قاعدة الشفرة الخاصة بك
  • مزامنة متجر المتجهات وأحدث تغييرات التعليمات البرمجية بسهولة
  • 100 ٪ التضمينات المحلية و LLMS
    • محولات الجملة ، المعلم-embeddings ، llama.cpp ، ollama
  • Openai و Azure Openai و Anthropic
  • ؟ تكامل الأشجار

ملحوظة

ستكون هناك نتائج أفضل إذا تم توثيق الرمز جيدًا. قد تفكر في DOC-Comments-AI لتوليد وثائق الرمز.

الاستخدام

ابدأ البحث الدلالي: 

 codeqai search

ابدأ الحوار دردشة: 

 codeqai chat

مزامنة متجر المتجهات مع الخروج الحالي بالجيت: 

 codeqai sync

ابدأ تطبيق SPEREMLIT: 

 codeqai app

ملحوظة

عند الاستخدام الأول ، سيتم فهرسة المستودع باستخدام نموذج التضمينات المكوّن الذي قد يستغرق بعض الوقت.

؟ متطلبات

  • Python> = 3.9 ، <3.12

؟ تثبيت

التثبيت في بيئة معزولة مع pipx : 

 pipx install codeqai

تأكد من استخدام PIPX Python> = 3.9 ، <3.12.
لتحديد إصدار Python بشكل صريح مع PIPX ، قم بتنشيط إصدار Python المطلوب (على سبيل المثال مع pyenv shell 3.XX ) والتثبيت مع: 

 pipx install codeqai --python $(which python)

إذا كنت لا تزال تواجه مشكلات باستخدام PIPX ، يمكنك أيضًا التثبيت مباشرة من المصدر من خلال PYPI مع: 

 pip install codeqai

ومع ذلك ، يوصى باستخدام PIPX للاستفادة من البيئات المعزولة لتبعيات.
قم بزيارة قسم استكشاف الأخطاء وإصلاحها لحلول القضايا المعروفة أثناء التثبيت.

ملحوظة

لم يتم تثبيت بعض الحزم بشكل افتراضي. في البداية ، يُطلب من استخدام faiss-cpu أو faiss-gpu . يوصى بـ FAISS-GPU إذا كان الجهاز يدعم CUDA 7.5+. إذا تم استخدام التضمينات المحلية و LLMS ، فسيُطلب منه أيضًا تثبيت محولات الجملة أو المعلم أو llama.cpp.

؟ إعدادات

في البداية الاستخدام أو عن طريق الجري 

 codeqai configure

يتم بدء عملية التكوين ، حيث يمكن اختيار التضمينات و LLMs.

مهم

إذا كنت ترغب في تغيير نموذج التضمينات في التكوين لاحقًا ، فاحذف الملفات المخزولة في ~/.cache/codeqai . بعد ذلك ، يتم إنشاء ملفات متجر Vector مرة أخرى باستخدام نموذج التضمينات المكون حديثًا. هذا أمر ضروري لأن بحث التشابه لا يعمل إذا اختلفت النماذج.

النماذج البعيدة

إذا تم استخدام النماذج عن بُعد ، فإن متغيرات البيئة التالية مطلوبة. إذا تم تعيين متغيرات البيئة المطلوبة بالفعل ، فسيتم استخدامها ، وإلا فسيتم مطالبتك بإدخالها والتي يتم تخزينها بعد ذلك في ~/.config/codeqai/.env .

Openai 

 export OPENAI_API_KEY = " your OpenAI api key "

Azure Openai 

 export OPENAI_API_TYPE = " azure "
export AZURE_OPENAI_ENDPOINT = " https://<your-endpoint>.openai.azure.com/ "
export OPENAI_API_KEY = " your Azure OpenAI api key "
export OPENAI_API_VERSION = " 2023-05-15 "

الإنسان 

 export ANTHROPIC_API_KEY= " your Anthropic api key "

ملحوظة

لتغيير متغيرات البيئة لاحقًا ، قم بتحديث ~/.config/codeqai/.env يدويًا.

اللغات المدعومة

  • بيثون
  • TypeScript
  • جافا سكريبت
  • جافا
  • الصدأ
  • كوتلين
  • يذهب
  • C ++
  • ج
  • ج#
  • روبي

كيف تعمل

يتم تحليل ريبو GIT بأكمله مع الأشجار لاستخراج جميع الطرق مع الوثائق وحفظها في قاعدة بيانات متجه FAISS المحلية إما مع محولات الجملة أو معلميات المعلمين أو Openai Embedding-ADA-002.
يتم حفظ قاعدة بيانات المتجه في ملف على نظامك وسيتم تحميله لاحقًا مرة أخرى بعد مزيد من الاستخدام. بعد ذلك ، من الممكن إجراء بحث دلالي على قاعدة الشفرة بناءً على نموذج التضمين.
للدردشة مع Codebase Llama.cpp أو Ollama يتم استخدامها من خلال تحديد النموذج المطلوب. لمزامنة التغييرات الحديثة في المستودع ، يتم حفظ تجزئة GIT لكل ملف مع معرفات المتجه إلى ذاكرة التخزين المؤقت. عند مزامنة قاعدة بيانات المتجه مع أحدث حالة GIT ، تتم مقارنة تجزئة الالتزام المخزنة مؤقتًا بتجزئة GIT الحالية لكل ملف في المستودع. إذا اختلفت تجزئة الالتزام GIT ، يتم حذف المتجهات ذات الصلة من قاعدة البيانات وإدراجها مرة أخرى بعد إعادة إنشاء تضمينات المتجه. باستخدام llama.cpp ، يجب أن يكون النموذج المحدد متاحًا على النظام مقدمًا. باستخدام Ollama ، يجب تشغيل حاوية Ollama مع النموذج المطلوب محليًا مسبقًا على المنفذ 11434. كما يمكن استخدام Openai أو Azure-Openai في نماذج الدردشة عن بُعد.

؟التعليمات

من أين أحصل على نماذج لـ llama.cpp؟

قم بتثبيت huggingface-cli وقم بتنزيل طرازك المطلوب من محور النموذج. على سبيل المثال 

 huggingface-cli download TheBloke/CodeLlama-13B-Python-GGUF codellama-13b-python.Q5_K_M.gguf

سيتم تنزيل نموذج codellama-13b-python.Q5_K_M . بعد الانتهاء من التنزيل ، تتم طباعة مسار المطلق للنموذج .gguf إلى وحدة التحكم.

مهم

يجب أن تكون النماذج المتوافقة مع llama.cpp في تنسيق .gguf .

؟ استكشاف الأخطاء وإصلاحها

  • أثناء التثبيت مع pipx 

     pip failed to build package: tiktoken

Some possibly relevant errors from pip install:
  error: subprocess-exited-with-error
  error: can't find Rust compiler

    تأكد من تثبيت برنامج التحويل البرمجي للصدأ على نظامك من هنا.

  • أثناء تثبيت faiss 

     × Building wheel for faiss-cpu (pyproject.toml) did not run successfully.
│ exit code: 1
╰─> [12 lines of output]
    running bdist_wheel
    ...
note: This error originates from a subprocess, and is likely not a problem with pip.
ERROR: Failed building wheel for faiss-cpu
Failed to build faiss-cpu
ERROR: Could not build wheels for faiss-cpu, which is required to install pyproject.toml-based projects

    تأكد من تثبيت CodeQai مع Python <3.12. لا توجد عجلة Faiss متاحة حتى الآن لبيثون 3.12.

؟ المساهمة

إذا كنت تفتقد ميزة أو تواجه خطأ ، فلا تتردد في فتح مشكلة أو رفع العلاقات العامة. أي نوع من المساهمة موضع تقدير كبير!

لإنشاء وتشغيل المشروع في وضع التطوير ، تأكد من تثبيت conda أو conda-lock أو poetry .

باستخدام conda Run: 

 conda env create -f environment.yml -n codeqai

أو عن طريق استخدام conda-lock Run: 

 conda-lock install --name codeqai conda-<YOUR_PLATFORM>.lock

تنشيط البيئة وتثبيت التبعيات مع: 

 conda activate codeqai && poetry install

باستخدام poetry تشغيل: 

 poetry install && poetry shell

قم بتشغيل codeqai chat داخل بيئة التطوير مع: 

 poetry run codeqai chat

إجراء الاختبارات مع: 

 poetry run pytest -s -vv
يوسع
معلومات إضافية
تطبيقات ذات صلة
نوصي لك
أخبار ذات صلة الكل