langchain-visualizer

LangChain交互的ICE界面可视化工具

LangChain LangChain Visualizer OpenAI Jupyter embedding Github 开源项目

适配Ought的ICE visualizer，为LangChain交互提供美观展示。查看每次与LLM交互的完整提示文本，通过颜色区分硬编码和模板替换部分，检查执行流程及调用成本。支持Jupyter笔记本和文档嵌入可视化，适合偏好ICE UI的用户。欢迎查看示例和VCR LangChain项目。

langchain-swift - 适用于多个Apple平台的Swift AI库

GithubLangChainOpenAISwift开源项目本地模型聊天机器人

langchain-swift是一个纯客户端的Swift库，不需要服务器，并支持iOS、macOS、watchOS和visionOS（测试版）。它提供本地模型、聊天机器人、QA机器人和数据检索，通过配置OpenAI、Supabase、百度OCR等多种API接口来增强功能。该库优化了不同Apple平台上的AI模型性能，旨在为开发者提供高效全面的AI解决方案。

langchain-serve - 支持在Jina AI Cloud上一键部署LangChain应用，轻松创建REST/Websocket API，开发对话型Slack机器人，或将应用打包为FastAPI的开源框架

AI应用部署API授权GithubJina AI CloudLLMlangchain-serve开源项目

langchain-serve是一款开源框架，支持在Jina AI Cloud上一键部署LangChain应用，轻松创建REST/Websocket API，开发对话型Slack机器人，或将应用打包为FastAPI。这一平台支持在云端或本地环境部署，保证数据隐私同时享受无服务器架构的便利。

llm-viz - 交互式3D可视化展示GPT网络模型推理过程

Brendan BycroftCPU模拟GithubLLM可视化交互式3D模型开源项目项目展示

LLM-viz是一个开源项目,提供3D交互式模型可视化GPT网络推理过程。基于OpenAI的GPT-2和GPT-3拓扑结构,通过字母排序演示网络运行。支持渲染不同规模网络,包括小型GPT-2模型。该工具有助于理解大型语言模型的内部工作机制,为AI研究和教育提供直观参考。

langcorn - LangChain模型部署与管理服务

API服务器FastAPIGithubLangChainLangCorn开源项目模型部署

LangCorn利用FastAPI实现高效的LangChain模型和管道部署与管理。主要功能包括便捷的身份验证、高性能请求处理、可扩展的语言处理及异步处理支持。通过pip安装并使用详尽的RESTful API文档，用户可以快速启动。适合高效、可靠的语言处理应用。

langserve - 一个集成FastAPI与pydantic的开源库，允许开发者将LangChain运行对象与链条部署为REST API

APIFastAPIGithubLangChainLangServePython开源项目

LangServe，一个集成FastAPI与pydantic的开源库，允许开发者将LangChain运行对象与链条部署为REST API。该库能自动推断输入输出模式，支撑高并发请求，提供详尽的错误信息及API文档。它还包括JavaScript客户端以及对LangSmith的追踪功能，简化了运行对象的维护和调用流程。

llm-python - 完整的LLM开发资料与代码示例

GithubLLMLangChainOpenAIPythonSupertype Fellowship开源项目

本项目提供完整的LLM开发资料与代码示例，涵盖llamaindex、LangChain、Chroma和Pinecone等接口。通过YouTube上的LangChain教程，该项目可帮助开发者在约8小时内掌握核心概念，并获得每节课程对应的代码。适合希望从零开始自定义学习路径的开发者。项目已集成最新版本的LlamaIndex（0.6.31）和LangChain（0.0.209），确保与最新库的兼容性。

langchain_dart - Dart 和 Flutter 的 LLM 应用开发框架

AIDartFlutterGithubLLMLangChain.dart开源项目

LangChain.dart 是一个面向 Dart 和 Flutter 开发者的框架，用于构建基于大型语言模型(LLM)的应用。它提供统一 API 与多种 LLM 服务交互，包含检索和代理等模块，便于开发聊天机器人和问答系统。该框架采用模块化设计，支持多种集成，并使用 LangChain 表达式语言(LCEL)组合组件，简化 LLM 应用开发流程。

local-rag-example - 结合Langchain和Streamlit技术构建本地化聊天式PDF应用

ChatPDFGithubLangchainOllamaRAGStreamlit开源项目

优化描述，以如何在本地机器上快速建立和运行ChatPDF为核心，突出其隐私保护和成本效益的特点。进一步细化技术栈的用途，即Langchain、Ollama和Streamlit如何具体提升操作效率和用户界面体验。

serverless-chat-langchainjs - 通过LangChain.js和Azure实现无服务器AI聊天体验的构建

AI聊天AzureGithubLangChain.js增强检索生成开源项目无服务器架构

本项目使用LangChain.js和Azure的无服务器技术展示了搭建AI聊天应用的流程。利用Azure的静态网页应用和函数，结合AI搜索功能，实现了高效的检索增强生成（RAG）。同时支持本地开发，允许在没有云服务成本的情况下进行测试。该项目非常适合用作开发更复杂AI应用的基础。

langstream - LangStream开源项目：支持云端和本地开发的多功能工具及示例应用

CLIGithubKubernetesLangStream开发开源项目部署

LangStream开源项目提供多功能开发工具和示例应用，通过CLI或Kubernetes集群运行和部署。提供多种安装方式及详细文档和支持，适用于MacOS和Unix系统。项目集成OpenAI，用户能快速创建和管理应用。支持通过Helm图表进行生产级部署，并兼容EKS、AKS、GKE等主流云服务提供商的Kubernetes集群，同时提供minikube本地部署解决方案，用于快速测试和开发。

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