抽奖活动：国庆礼物来了！参与就有机会获得畅销书《AI提示工程必知必会》
在LLM应用开发中，一个关键任务是构建高质量的提示，因为提示的质量直接影响LLM的性能表现。而其中至关重要的部分是上下文背景信息，RAG中的检索目的也正是为构造这些背景素材。我们之前讨论过如何处理单一格式文档（如PDF），感兴趣的读者可以在公众号历史文章中查看，如：gptpdf：一个简单巧妙的复杂pdf解析工具，提升RAG效果
现在，我们将关注一个衍生问题：如何将复杂结构的内容仓库（如代码库、网站等）转换为LLM友好的格式，以便后续使用。 以代码库为例，开发者们普遍面临以下痛点：
- 复杂的目录结构 ：大型项目通常包含多层嵌套的目录和众多文件，手动整理耗时且易出错。
- 上下文缺失 ：单个文件的代码往往缺乏完整上下文，而LLM需要全面的信息才能生成高质量输出。
- 格式不一致 ：不同类型的文件（如源代码、配置文件、文档等）格式各异，需统一处理。
- 隐私安全问题 ：处理私有仓库或敏感数据时，如何确保信息安全是重要考量。
- 大规模处理效率 ：面对大型代码库，如何高效提取和处理信息成为挑战。
在这一领域，有一个代表性项目repo2txt[1]，它可以将GitHub中的Repo转换为格式化的文本文件，方便LLM理解并作为提示使用。
repo2txt的核心特性包括：
- 基于Web的直观界面 ：无需安装，即开即用，降低了使用门槛。
- 仓库结构可视化 ：清晰展示GitHub仓库的目录结构，便于快速定位内容。
- 灵活的内容选择 ：用户可以精确选择需要包含的文件或目录。
- 自动格式化 ：将选中的内容整合成统一格式的文本文件，便于LLM处理。
- 私有仓库支持 ：通过个人访问令牌，安全处理私有仓库内容，保障数据隐私。
- 多种输出选项 ：生成的文本可复制到剪贴板或直接下载，满足不同使用场景。
访问repo2txt.simplebasedomain.com[2]即可直接使用这个工具。用户可以选择要包含的文件或目录，然后生成格式化的文本文件。值得一提的是，它在浏览器端直接运行，拉取代码到本地，不涉及后端交互，从而保障了代码隐私。
此外，还有一些同类项目值得关注，如files-to-prompt[3]和code2prompt[4]。
对于更泛化的场景，如复杂网站，保存成一个文件同样繁琐，而 libcrawler是一个很好的解决方案，它是一个文档爬虫和转换器，能爬取文档网站并将页面转换为单一的Markdown文档。与之类似的还有更早的SingleFile[5]，对LLM和日常工作都有很大帮助。
参考资料
[1]
repo2txt: https://github.com/abinthomasonline/repo2txt
[2] repo2txt.simplebasedomain.com: https://repo2txt.simplebasedomain.com/
[3]
files-to-prompt: https://github.com/simonw/files-to-prompt
[4]
code2prompt: https://github.com/mufeedvh/code2prompt
[5]
SingleFile: https://github.com/gildas-lormeau/SingleFile
抽奖活动：国庆礼物来了！参与就有机会获得畅销书《AI提示工程必知必会》
近期原创文章：
- 为什么LLM无法真正推理？OpenAI的o1也无法改变这一事实 原创
- 克制大模型怪脾气的新招——基于意图的提示校准降低LLM提示敏感度问题，让大模型表现更稳定 原创
- Anthropic提出Contextual Retrieval让RAG再进化，大幅降低检索失败率 原创
- 测试时计算vs.预训练计算:LLM进化的重大转折 原创
- AI"破解"AI：来自Claude协助的OpenAI o1模型架构图
- OpenAI o1模型推理能力大幅提升的背后：重复采样如何提升AI推理能力
- OpenAI前研究科学家开源面向未来的提示工程库 ell，重新定义提示工程
- 揭秘MemoRAG：AI记忆模块如何提升生成质量
后台回复“入群”进群交流。
橱窗有更多精选好书，欢迎光临！