Github

Github 노드는 지정한 Github 리포지토리의 파일을 불러와 문서 객체(Document)로 변환합니다. 코드 저장소 내 문서 또는 소스코드 주석 기반의 AI 파이프라인 구축에 유용하며, 대규모 기술 리포지토리 자동 수집에도 적합합니다.

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주요 기능

• 지정된 Github 리포지토리와 브랜치의 파일을 로드하여 문서 객체로 변환

• Markdown 등 특정 확장자 제외 또는 포함 지정 가능

• 불필요한 메타데이터 필터링 및 사용자 지정 메타데이터 삽입 가능

• Text Splitter와 연계하여 코드 기반 문서를 자동 분할 가능

WindyFlo Github

WindyFlo Github Parameters

입력값 (Inputs)

항목	설명	필수 여부
Connect Credential	Github API 접근을 위한 인증 Credential에 등록된 항목	선택
Repo Link	수집할 리포지토리 주소 (예: https://github.com/FlowiseAI/Flowise)	필수
Branch	수집 대상 브랜치명 (예: main, dev 등)	필수
Recursive	하위 폴더까지 탐색할지 여부 (기본값: false)	선택
Text Splitter	불러온 문서의 텍스트를 분할하는 데 사용할 Text Splitter 노드	선택

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파라미터 (Parameters)

항목	설명
Max Concurrency	동시 처리 요청 수 제한 (예: 5)
Github Base URL	Github Enterprise 등 사용할 경우 custom base URL
Github Instance API	API 경로 (기본값: https://api.github.com)
Ignore Paths	무시할 파일 또는 디렉터리 경로 (예: ["*.md", "tests/"])
Max Retries	요청 실패 시 재시도 횟수
Additional Metadata	수집 문서에 부여할 사용자 정의 메타데이터 (JSON 형식)
Omit Metadata Keys	제외할 메타데이터 키 목록 (예: key1, key2)

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출력값 (Outputs)

출력 항목	설명
Document	pageContent 및 메타데이터를 포함한 문서 객체 리스트
Text	모든 문서의 pageContent를 하나의 문자열로 병합한 값

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활용 예시

• Github 저장소의 README, .md 문서 등을 기반으로 기술 매뉴얼 검색 시스템 구성

• 코드에 포함된 함수 주석 등을 AI가 요약/검색할 수 있도록 처리

• 오픈소스 프로젝트 문서를 주기적으로 크롤링하여 최신 문서 반영

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사용 팁

• 대용량 저장소의 경우 Ignore Paths로 필요 없는 경로를 제외하여 성능 최적화

• Recursive 옵션을 켜면 하위 디렉토리까지 수집되므로, 전체 구조 기반 작업에 적합

• Text Splitter 연결 시 코드 단위 또는 주석 단위로 세밀하게 분할 가능

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주의사항

• 인증이 필요한 Private Repo는 Connect Credential에 토큰 등록 필수

• Markdown 확장자만 포함되거나 제외된 경우, AI 분석 정확도가 낮아질 수 있음

• 리포지토리 구조가 복잡할수록 처리 시간이 증가하므로 병렬 처리 설정을 적절히 조정해야 함