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如何解决从多种数据源手动整理LLM输入数据的繁琐问题？

2025-08-24

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使用OneFileLLM批量整合多源数据

传统的LLM输入准备需要人工收集GitHub代码、论文PDF、视频转录等异构数据，既耗时又易出错。以下是具体解决方案：

自动化抓取：通过命令行直接输入GitHub仓库URL（如https://github.com/jimmc414/onefilellm），工具自动递归爬取仓库内.py/.md等文件
跨平台解析：对arXiv论文（如https://arxiv.org/abs/2401.14295）自动下载PDF并提取文本，YouTube链接（如https://www.youtube.com/watch?v=KZ_NlnmPQYk）自动获取转录
结构化输出：所有内容自动封装为XML格式，并生成三个标准化文件：
- uncompressed_output.txt（原始文本）
- compressed_output.txt（预处理后文本）
- processed_urls.txt（源地址记录）

安装后通过python onefilellm.py --web启动可视化界面，非技术用户也可轻松操作。