File Search Assistant with LLM Integration

LLM 統合によるファイル検索アシスタント

このプロジェクトは、セマンティック検索機能とLLMを組み合わせ、Linuxシステムでインテリジェントなファイル検索機能を提供します。

機能

• 自然言語によるファイル検索クエリ
• BERT埋め込みを使用したセマンティック検索
• MCP サーバーとのファイルシステム統合
• クエリ理解のためのGemini LLM統合
• ファイル拡張子の自動推定

前提条件

• Python 3.8以降
• CUDA対応GPU（任意。処理を高速化する場合）
• Linuxオペレーティングシステム

インストール

1. リポジトリをクローンします：

git clone <repository-url>
cd LLm_To_agent/data_dir

2. 依存関係をインストールします：

pip install -r requirements.txt

3. 環境変数を設定します：
   • プロジェクトのルートに .env ファイルを作成します
   • Gemini APIキーを追加します：

   GEMINI_API_KEY="your-api-key-here"
   

プロジェクト構成

data_dir/
├── main.py              # Main application entry point
├── tools/
│   └── file_finder.py   # File search implementation
├── utils/
│   └── doc_Search.py    # Document search utilities
├── llm/
│   └── gemini_client.py # LLM integration
├── .env                 # Environment variables
└── OSData_store.pth     # Embedded data storage

使い方

1. アプリケーションを起動します：

python main.py

2. プロンプトが表示されたら、検索クエリを入力します：

What file are you looking for?
> "find a python script that handles file operations"

3. システムは次の処理を行います：
   • LLMを使用して関連するファイル名を抽出します
   • セマンティック検索を使用してファイルシステムを検索します
   • 一致するファイルの場所を表示します

機能の詳細

• LLM統合：自然言語理解にGoogleのGeminiを使用します
• セマンティック検索：コンテキストを考慮したファイル照合にBERT埋め込みを使用します
• MCP サーバー：ファイルシステム操作を効率的に処理します
• 拡張可能なアーキテクチャ：新しい検索機能を簡単に追加できます

トラブルシューティング

「Embeddings file not found」エラーが発生した場合は、次を実行します：

cd ~ && find / -type f 2>/dev/null >> Desktop/LLm_To_agent

ライセンス

[選択したライセンス]

貢献

[貢献ガイドライン]