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一键整合数据，提升LLM效率的利器。 核心内容： 1. 多数据源整合，统一格式输出 2. 支持本地文件、GitHub、学术论文等多种数据类型 3. 简单安装与直观使用方法
OneFileLLM的最大作用是融合多路数据源，以统一格式输出，整理成LLM的上下文资料。
来源不限于本地文件/目录、GitHub仓库、GitHub PR、GitHub Issues、ArXiv学术论文、YouTube视频字幕、网页文档、通过DOI或PMID标识的Sci-Hub论文等等。
不管是你哪来的数据，最终都会将它们编译整理成单个文本文件，然后方便复制到LLM中使用。
OneFileLLM简直就是数据整合的瑞士军刀：
可以看到OneFileLLM完全可以覆盖掉日常大部的场景，特别是当你需要将大量信息输入到LLM中时。
科研工作研究论文分析：直接通过ArXiv ID或DOI快速获取并处理学术论文。
程序员需要对代码库理解：输入GitHub仓库URL就行，可快速获取代码库概览。
对于常用的视频站YouTube可以直接提取字幕并处理。
一些线上长文档直接爬取下载，复制给LLM学习。
安装OneFileLLM非常简单。以下是使用UV包管理器的安装步骤：
# 克隆仓库 git clone https://github.com/jimmc414/onefilellm.git cd onefilellm # 使用UV安装依赖 uv pip install -U -r requirements.txt # 或者创建虚拟环境 uv venv # 激活虚拟环境(Windows) .venv\Scripts\activate # 激活虚拟环境(Linux/Mac) source .venv/bin/activate # 安装依赖 uv pip install -U -r requirements.txt
使用方法也很直观：
# 基本使用 python onefilellm.py # 或直接传入URL/路径 python onefilellm.py https://github.com/jimmc414/onefilellm
OneFileLLM的工作流程非常简单清晰：
用户提供输入URL或路径，工具检测源类型，然后调用相应的处理模块，对数据预处理文本（清理、压缩等），最后生成输出文件。
所有输出结果XML标签封装，这种结构可以提高LLM对输入的理解和处理能力。
OneFileLLM是一款非常实用的工具，极大地简化了将多源数据输入LLM的过程。
研究开发学习，经常需要向LLM提供大量结构化信息，不妨试试这个工具，可能会为你节省大量时间和精力。
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