OneFileLLM

L'alimentation des grands modèles de langage avec des informations complexes provenant de sources multiples implique souvent un travail manuel fastidieux : recherche, téléchargement, conversion et combinaison des données avant même de pouvoir commencer à rédiger votre prompt. OneFileLLM est un utilitaire en ligne de commande spécialement conçu pour automatiser ce pipeline d'agrégation de données. Il récupère, traite et consolide intelligemment le contenu de fichiers locaux, de référentiels de code, d'articles académiques, de documentation web, et bien plus encore, en fournissant un seul fichier texte structuré directement dans votre presse-papiers, prêt pour l'interaction avec les LLM. Cela vous permet de passer moins de temps à gérer les données et plus de temps à tirer profit de vos assistants d'IA.

Principales fonctionnalités

• 🌐 Unification de sources disparates : Récupération et traitement automatiques des données provenant de fichiers/répertoires locaux, de référentiels GitHub (y compris les PR et les issues spécifiques), d'articles ArXiv, d'articles Sci-Hub (via DOI/PMID), de transcriptions de vidéos YouTube et de pages web.

• ✨ Détection automatique des sources : Fournissez simplement un chemin d'accès, une URL ou un identifiant, et OneFileLLM détermine intelligemment le type de source et applique la logique de traitement appropriée.

• 📄 Gestion de multiples formats de fichiers : Traitement natif de divers types de fichiers couramment rencontrés dans les projets et la recherche, notamment .py, .js, .md, .html, .ipynb (Jupyter Notebooks), .pdf, et bien d'autres, en extrayant le contenu textuel pertinent.

• 🕸️ Exploration de la documentation web : Extraction du contenu non seulement à partir d'une URL de départ, mais aussi des pages liées, jusqu'à une profondeur configurable (max_depth).

• ⚙️ Prétraitement intelligent du texte : Offre des options de nettoyage du texte, y compris la suppression des mots vides et la mise en minuscules, et fournit des sorties compressées (nettoyées) et non compressées.

• 🏷️ Structuration de la sortie avec XML : Encapsule le contenu agrégé dans des balises XML claires, indiquant la source et le type de chaque bloc de données.

• 📋 Copie automatique de la sortie dans le presse-papiers : Place la sortie texte complète et non compressée directement dans le presse-papiers de votre système.

• 📊 Rapport du nombre de tokens : Calcule et affiche le nombre estimé de tokens (en utilisant tiktoken) pour les sorties compressées et non compressées.

• 🚫 Exclusion du contenu indésirable : Configuration de modèles pour exclure des fichiers spécifiques (comme le code auto-généré ou les fichiers de test) et des répertoires entiers du traitement.

Cas d'utilisation

1. Compréhension du code pour les développeurs : Vous devez comprendre un référentiel GitHub complexe pour contribuer à un correctif ou à une fonctionnalité. Au lieu de parcourir manuellement les fichiers, exécutez OneFileLLM sur l'URL du référentiel. Il rassemble les fichiers de code (en respectant les extensions et les exclusions que vous avez configurées), les fichiers README et la documentation potentiellement pertinente, en plaçant le tout dans votre presse-papiers. Vous pouvez ensuite poser à un LLM des questions telles que "Expliquez l'objectif principal du module XYZ" ou "Où l'authentification de l'utilisateur est-elle gérée dans ce code ?" en utilisant le contexte agrégé.

2. Analyse d'articles de recherche pour les universitaires : Vous explorez un nouveau domaine de recherche et vous avez plusieurs articles ArXiv et des fichiers PDF stockés localement. Indiquez à OneFileLLM chaque URL ArXiv, DOI ou chemin d'accès à un fichier PDF local de manière séquentielle ou combinez-les dans un répertoire. L'outil extrait le texte de chaque article, le concatène et le fournit prêt à être utilisé par votre LLM. Vous pouvez ensuite demander au LLM de "Résumer les principales conclusions de ces articles concernant le sujet Y" ou "Identifier les méthodologies utilisées dans ces études".

3. Dépannage avec la documentation et les issues : Vous déboguez un problème lié à une bibliothèque GitHub spécifique. Fournissez à OneFileLLM l'URL d'une issue GitHub pertinente. Il peut extraire la description de l'issue, les commentaires, et le code du référentiel concerné, ce qui donne à votre LLM un contexte complet pour aider à diagnostiquer le problème ou suggérer des solutions basées à la fois sur la discussion et sur la structure réelle du code.

Conclusion

Cessez de lutter avec des sources de données éparses lors de la préparation du contexte pour les grands modèles de langage. OneFileLLM agit comme votre assistant efficace d'agrégation de données, en rassemblant le code, la recherche, la documentation et les discussions provenant de divers endroits en un seul package prêt à l'emploi. En automatisant la récupération, le traitement et la mise en forme, il vous fait gagner un temps précieux et vous permet de construire des prompts plus informés et riches en contexte, ce qui vous aide en fin de compte à exploiter plus efficacement toutes les capacités de vos LLM.