LangChain Coder 项目教程

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LangChain Coder 项目教程

langchain-coderWeb Application that can generate code and fix bugs and run using various LLM’s (GPT,Gemini,PALM)项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/la/langchain-coder

1. 项目的目录结构及介绍




langchain-coder/


├── app.py


├── config.yaml


├── README.md


├── requirements.txt


├── src/


│   ├── core/


│   │   ├── __init__.py


│   │   ├── main.py


│   │   ├── utils.py


│   ├── models/


│   │   ├── __init__.py


│   │   ├── gpt_model.py


│   │   ├── gemini_model.py


│   ├── services/


│   │   ├── __init__.py


│   │   ├── code_generator.py


│   │   ├── bug_fixer.py


├── tests/


│   ├── __init__.py


│   ├── test_main.py


│   ├── test_utils.py

目录结构介绍

app.py: 项目的启动文件。config.yaml: 项目的配置文件。README.md: 项目说明文档。requirements.txt: 项目依赖文件。src/: 源代码目录。
core/: 核心模块，包含项目的主要逻辑。
main.py: 主程序入口。utils.py: 工具函数。 models/: 模型模块，包含各种语言模型的实现。
gpt_model.py: GPT 模型实现。gemini_model.py: Gemini 模型实现。 services/: 服务模块，包含代码生成和 bug 修复的服务。
code_generator.py: 代码生成服务。bug_fixer.py: bug 修复服务。 tests/: 测试目录，包含项目的单元测试。

2. 项目的启动文件介绍

`app.py`




from src.core.main import run


 


if __name__ == "__main__":


    run()

app.py 是项目的启动文件，负责调用 src.core.main 模块中的 run 函数来启动整个应用程序。

3. 项目的配置文件介绍

`config.yaml`




api_keys:


  openai: "your_openai_api_key"


  google_vertex: "your_google_vertex_api_key"


 


models:


  gpt: "gpt-3.5-turbo"


  gemini: "gemini-pro"


 


logging:


  level: "INFO"

config.yaml 是项目的配置文件，包含 API 密钥、模型配置和日志级别等信息。
api_keys: 包含 OpenAI 和 Google Vertex 的 API 密钥。models: 指定使用的模型类型。logging: 配置日志级别。

以上是 LangChain Coder 项目的基本教程，涵盖了项目的目录结构、启动文件和配置文件的介绍。希望对您有所帮助！

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