Feature Request - Support Large Repo
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Valutazione
- Difficoltà
- 5/5
- Tempo stimato
- Più di una settimana
- Idoneità per principianti
- 38/100
Direzione di ricerca
Start by tracing how repository files are loaded and sent for embeddings or LLM processing; the issue does not name specific files or tests. Reproduce the context-length error with a large repository and one of the reported models. Done means large repositories can be processed without exceeding the model context length.
Scritto dal modello di indicizzazione a partire dal testo della issue.
Descrizione
I finally set up and ran DeepWiki-Open on small repos successfully. Kudos to the author!
It seems that the larger repos will have difficulty in loading into memory or LLM and will need some optimization to send repo files in batches. Here are some error messages I received about input exceeding the LLM context length. I tried both Google Gimini and Ollama Qwen3:1.7b models, and received the same message.
2026-01-30 03:17:10,318 - INFO - httpx - _client.py:1025 - HTTP Request: POST http://192.168.0.88:11434/api/embeddings "HTTP/1.1 500 Internal Server Error" 2026-01-30 03:17:10,327 - INFO - backoff - _common.py:105 - Backing off call(...) for 0.5s (ollama._types.ResponseError: the input length exceeds the context length (status code: 500))
- Lingua principale
- Python
- Stelle
- 18.1k
- Fork
- 2k
- Metriche di merge delle PR
- Nessuna PR unita negli ultimi 30g
Preparare l'ambiente
Questo progetto non fornisce container di sviluppo, Dockerfile né guida per i contributori, quindi l'ambiente è a tuo carico: parti dal suo README e consulta la nostra guida al primo contributo per i passaggi generali.
Come iniziare
- Leggi tutta la issue e poi la guida ai contributi del progetto.
- Commenta sulla issue per dire che te ne occupi tu — evita che due persone facciano lo stesso lavoro.
- Fai un fork del repository e lavora su un branch.
- Apri una pull request che faccia riferimento al numero della issue.
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