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Github项目介绍：Awesome LLM Apps
项目概述
Awesome LLM Apps 是一个精心整理的项目集合，专注于使用 RAG（检索增强生成）和 AI 代理构建的优秀LLM（大语言模型）应用程序。这个开源库包含了许多应用，这些应用利用来自 OpenAI、Anthropic、Google 的模型，甚至包括可以在本地计算机上运行的开源模型如 LLaMA。
为什么选择 Awesome LLM Apps？
- 发现新用途：通过这些应用程序，用户可以发现 LLM 在不同领域的实用和创新应用，包括代码库、电子邮件收件箱等等。
- 探索组合技术：该集合展示了如何结合 OpenAI、Anthropic、Gemini 等 LLM 和 RAG 以及 AI 代理来创建强大的应用。
- 学习和贡献：通过研究文档丰富的项目，用户可以学习如何开发 LLM 驱动的应用，并通过贡献来支持开放源代码生态系统的增长。
精选 AI 项目
AI 代理
- AI 客户支持代理：处理客户支持询问。
- AI 投资代理：分析和建议投资策略。
- AI 新闻记者代理：自动化新闻采写。
- AI 财务团队代理：助理财务团队的决策。
- AI 个人理财代理：帮助用户管理个人财务。
- AI 旅行代理：规划旅行行程。
- AI 电影制作代理：协助电影制作流程。
- 多代理 AI 研究员：进行复杂的研究任务。
- AI 会议代理：安排和跟踪会议。
- 本地新闻代理 OpenAI Swarm：提供本地新闻报道。
- xAI Grok 的 AI 财务代理：综合财务分析。
RAG（检索增强生成）
- 自主 RAG：自动化内容生成。
- 代理 RAG：代理管理的生成流程。
- Llama3.1 本地 RAG：在本地运行的生成系统。
- RAG 作为服务：提供生成服务的平台。
- 本地 RAG 代理：本地代理驱动的内容生成。
具有记忆功能的 LLM 应用
- 具有记忆的 AI Arxiv 代理：帮助管理和查询学术文章。
- 个性化记忆的 LLM 应用：根据用户历史个性化信息。
- 具有记忆功能的 AI 旅行代理：记忆过去的旅行偏好。
- 具有记忆功能的本地 ChatGPT：本地运行的多功能对话系统。
与 X 聊天
- 与 GitHub 仓库聊天：即时查询代码库信息。
- 与 Gmail 聊天：管理和查询电子邮件。
- 与 PDF 聊天：快速查找和获取 PDF 文档内容。
- 与研究论文聊天：深入研究学术文章。
- 与 Substack 时事通讯聊天：获取和管理通讯内容。
- 与 YouTube 视频聊天：分析和总结视频内容。
LLM 微调
- Llama3.2 微调：针对特定任务优化模型性能。
高级工具和框架
- Gemini 多模式聊天机器人：集成多种输入模式的聊天系统。
- 代理混合：结合多种代理以优化结果。
- MultiLLM 聊天游乐场：试验和学习多模型集成。
- LLM 路由器应用：管理和分配任务给适合的模型。
- 本地 ChatGPT 克隆：创建一个可定制的 ChatGPT。
- Web 抓取 AI 代理：自动从网络提取数据。
- Web 搜索 AI 助手：增强用户的网络搜索体验。
- Cursor AI 实验：进行用户界面实验。
快速开始
- 克隆库：
git clone https://github.com/Shubhamsaboo/awesome-llm-apps.git - 进入项目目录：
cd awesome-llm-apps/chat_with_gmail - 安装依赖项：
pip install -r requirements.txt - 按照每个项目的 README.md 文件的说明进行设置和运行
参与开源贡献
欢迎贡献者加入！如果您有任何想法、改进或新应用程序想加入，请提交 GitHub 议题或拉取请求。请遵循现有的项目结构，并为每个新应用程序提供详细的 README.md。
致谢
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