Open Sunwood-ai-labs opened 6 months ago
LiteLLM APIを使用する新しいモジュールを追加しました。これにより、LiteLLM APIを通じてテキスト生成が可能になり、より豊かな応答を生成できるようになります。
コマンドラインインターフェイス(CLI)に新しいオプションを追加しました。開発者はモデルプロバイダーとモデル名を指定できるようになり、柔軟性が向上します。
MarkdownToPythonConverterの初期化引数を更新し、開発者とモデル名をパラメータ化しました。これによりコードの再利用性とメンテナンス性が向上します。
md_generatorに新しい応答生成ロジックを追加しました。複数の言語モデルプロバイダーをサポートするための条件分岐を組み込み、拡張性を高めています。
LiteLLM APIのレスポンス処理を修正し、最初の応答のみを抽出して内容を整形するようにしました。これによりAPIからのレスポンスをより適切に扱えるようになります。
Dockerfileとdocker-compose.ymlを新規作成し、Python環境の構築とコンテナ管理を自動化・効率化しました。ローカル開発環境でのDocker操作が簡略化されます。
requirements.txtを更新し、新しい依存ライブラリを追加しました。テストライブラリのpytestと新規ライブラリのlitellmを導入し、パフォーマンスと互換性の向上を図っています。
.SourceSageignoreファイルに新規除外項目を追加し、リポジトリのクリーンアップと管理を簡易化しました。
コードの可読性を向上させるため、zoltraak/cli.pyから不要な空行を削除しました。
これらの変更により、プロジェクトの機能拡張、パフォーマンス改善、および開発効率の向上が期待できます。レビューとフィードバックをお待ちしております。
以上、よろしくお願いいたします。
Maki
LiteLLM APIを使用する新しいモジュールを追加しました。これにより、LiteLLM APIを通じてテキスト生成が可能になり、より豊かな応答を生成できるようになります。
コマンドラインインターフェイス(CLI)に新しいオプションを追加しました。開発者はモデルプロバイダーとモデル名を指定できるようになり、柔軟性が向上します。
MarkdownToPythonConverterの初期化引数を更新し、開発者とモデル名をパラメータ化しました。これによりコードの再利用性とメンテナンス性が向上します。
md_generatorに新しい応答生成ロジックを追加しました。複数の言語モデルプロバイダーをサポートするための条件分岐を組み込み、拡張性を高めています。
LiteLLM APIのレスポンス処理を修正し、最初の応答のみを抽出して内容を整形するようにしました。これによりAPIからのレスポンスをより適切に扱えるようになります。
Dockerfileとdocker-compose.ymlを新規作成し、Python環境の構築とコンテナ管理を自動化・効率化しました。ローカル開発環境でのDocker操作が簡略化されます。
requirements.txtを更新し、新しい依存ライブラリを追加しました。テストライブラリのpytestと新規ライブラリのlitellmを導入し、パフォーマンスと互換性の向上を図っています。
.SourceSageignoreファイルに新規除外項目を追加し、リポジトリのクリーンアップと管理を簡易化しました。
コードの可読性を向上させるため、zoltraak/cli.pyから不要な空行を削除しました。
これらの変更により、プロジェクトの機能拡張、パフォーマンス改善、および開発効率の向上が期待できます。レビューとフィードバックをお待ちしております。
以上、よろしくお願いいたします。
Maki