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LangChain-for-LLM-Application-Development

使用LangChain框架进行语言模型开发的速成指南

通过LangChain框架掌握扩展语言模型在应用开发中的关键技能。本课程涵盖模型调用、提示生成、响应解析、会话记忆存储、操作序列创建和文档问答等内容。由LangChain创建者Harrison Chase和Andrew Ng授课,在一小时内探索语言模型作为推理代理的应用趋势。课程结束时,学员将获得一个扩展模型应用起点的基本模型,从而提升语言模型的应用能力。

llm-chain - 创建多步骤LLM应用,支持云端和本地部署
AlpacaChatGPTGithubLLaMaRustllm-chain开源项目
llm-chain是一组强大的Rust库,支持创建高级LLM应用,如聊天机器人和智能代理。平台支持云端和本地LLM,提供提示模板和多步骤链功能,以处理复杂任务。还支持向量存储集成,为模型提供长期记忆和专业知识。兼容ChatGPT、LLaMa和Alpaca模型,并通过llm.rs实现Rust语言的LLM支持,无需C++依赖。
langchain-chatbot - 利用Langchain和Streamlit打造多样化聊天机器人
GithubLLMLangchainStreamlit应用开发开源项目聊天机器人
该开源项目展示了如何使用Langchain和Streamlit创建多功能聊天机器人。项目涵盖基础对话、上下文感知、互联网访问、文档查询、SQL数据库交互和网站内容交互等应用场景。提供完整代码实现和在线演示,支持本地运行及Docker部署。对于想要学习如何利用语言模型构建实用AI应用的开发者来说,这是一个很好的参考资源。
agentchain - 使用大型语言模型(LLM)来规划和编排多个代理,或使用大型模型(LM)来完成复杂的任务。
AgentChainGithub交互代理任务编排多模态大型语言模型开源项目
AgentChain采用先进的的大型语言模型,提供基于自然语言输入的规划与决策能力,支持文本、图像、音频和表格数据等多模态输入输出。其智能系统能够协调多个agent执行复杂任务,适用于计算机视觉、语音识别等数据处理工作,并可定制以满足各类项目需求,从自动化生成旅游图片到金融分析报告。此外,AgentChain还能通过Twilio等平台实现邮件发送和电话通知等通信任务。
LLMsNineStoryDemonTower - 大语言模型全面学习路径 从入门到实战进阶
ChatGLM3GithubLLMs开源模型开源项目微调自然语言处理
LLMsNineStoryDemonTower项目提供全面的大语言模型学习资源,涵盖NLP基础到高级应用的九个层次。内容包括ChatGLM、Baichuan、Llama2等主流模型实践,以及模型微调、推理加速和多模态应用等进阶主题。该项目为学习者构建了从理论到实践的完整大语言模型学习路径。
langchain - 支持AI服务和自托管模型的集成解决方案
BumblebeeElixirGithubLLMChainLangChainOpenAI开源项目
Elixir LangChain是一个框架,使Elixir应用能够集成AI服务和自托管模型。支持的AI服务包括OpenAI ChatGPT、OpenAI DALL-e 2、Anthropic Claude、Google AI、Google Vertex AI等,以及Llama、Mistral和Zephyr等Bumblebee自托管模型。LangChain通过模块化组件和预构建链条,帮助开发者快速构建复杂应用,支持数据感知和环境交互功能,显著提高应用的灵活性和扩展性。
learning-llms-and-genai-for-dev-sec-ops - 开发、运维、安全角度的LLM和GenAi学习指南
GenAiGithubLLMsLangchainPython开发运维安全开源项目
该仓库提供了一系列关于LLM和GenAi的课程,覆盖开发、运维和安全领域。课程基于Langchain框架,示范了如调用OpenAI、使用向量数据库和缓存策略等实例。还包括OWASP十大威胁、提示注入检测和缓解等安全问题。适合具备Python基础的开发者,通过这些课程可以全面掌握LLM和GenAi的实际应用。
start-llms - 大语言模型线上课程
Github人工智能在线课程大型语言模型开源项目机器学习编程实践
start-llms项目全方位引导编程和机器学习初学者,通过免费的YouTube视频、深度在线课程及实操指导,探索大语言模型的核心技术。项目不仅资源全面,还定期刷新行业新闻与技术动态,助您踏上AI领域的前沿。
llms - 大型语言模型的原理与实践应用全面解析
BERTGPTGithubTransformer开源项目自然语言处理语言模型
本项目全面介绍大型语言模型(LLMs)的基本概念、应用场景和技术演进。内容涵盖统计语言模型、神经网络语言模型,以及基于Transformer的预训练模型如GPT和BERT等。系统讲解LLMs核心原理,并探讨模型评估、文本生成和提示工程等实用技术。同时展示LLMs在计算机视觉等领域的创新应用,通过理论与实践结合,为读者提供深入了解LLMs技术的全面指南。
LLM-Workshop - 大语言模型实践与应用工作坊
GithubLLM人工智能开源项目机器学习深度学习自然语言处理
LLM-Workshop 是 Sourab Mangrulkar 创建的大语言模型工作坊。该项目为开发者和研究人员提供 LLM 技术学习平台,内容包括模型训练、调优技巧、应用开发等。工作坊旨在帮助参与者掌握 AI 和自然语言处理领域的实用技能,适合想要深入了解大语言模型技术的人员参与。
aigc - 大语言模型的实际应用与架构设计解析
AI 2.0GithubLLM开源项目架构设计软件开发
本文探讨了大语言模型(LLM)在软件开发中的多种应用,包括Prompt编写与管理、架构设计等。介绍了利用Chat模式实现交互设计,基于AI 2.0优化开发流程,以及LLM应用架构的设计与实施。此外,还涉及特定场景下的模型微调和上下文工程,展示了如Prompt Engineering和Unit Mesh等开源项目,以提升研发效能。
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