semantic-router

超高速语义决策引擎，优化LLM和代理性能

Semantic Router LLM 决策层语义路由编码器 Github 开源项目

Semantic Router通过语义向量空间实现快速决策，提升LLM和AI代理的效率。兼容Cohere、OpenAI等多种编码器，并集成Pinecone和Qdrant等数据库，适用于多模态识别和本地运行。通过Route对象定义，Semantic Router实现精准语义路由，优化对话系统性能。

lagent - 一个专为高效构建基于大型语言模型（LLM）的代理而设计的开源轻量级框架，

GithubLagent大语言模型开源开源项目智能代理流式输出

Lagent是一个开源轻量级框架，专为高效构建基于大型语言模型（LLM）的代理而设计。该框架提供流式输出接口，统一的接口设计及完备的API文档，支持多种模型和代理的快速开发。了解Lagent的核心功能和技术架构，助力开发效率。

PraisonAI - 多智能体系统框架简化大语言模型应用开发

AI框架GithubLLM应用PraisonAI多智能体系统开源软件开源项目

PraisonAI是一个集中式框架，用于简化多智能体系统的创建和编排。该框架支持100多种大语言模型，提供多智能体UI、AI代理聊天和代码库交互等多种界面。PraisonAI强调易用性和定制化，适用于各种大语言模型应用场景。框架特点包括自动AI代理创建、YAML配置和自定义工具集成。

semantic-kernel - 集成大型语言模型到常规编程语言的SDK

AI插件GithubSDKSemantic Kernel大型语言模型开源项目微软热门

Semantic Kernel是一个开发者工具包，支持将大型语言模型（如OpenAI、Azure OpenAI和Hugging Face）与C#、Python和Java等常规编程语言集成。它通过允许用户定义可自动由AI编排的插件，简化了AI功能的实现和部署过程。适用于企业，提高模块性和可观测性，同时增强安全性。

kube-router - 简化Kubernetes网络管理的全功能解决方案

GithubKube-routerKubernetesPod网络开源项目网络代理网络策略

kube-router为Kubernetes集群提供综合网络功能，包括IPVS/LVS服务代理、BGP Pod网络和网络策略控制。它采用标准Linux网络工具，支持高级BGP功能，代码库精简。kube-router简化了网络管理，提高了性能，适合要求高吞吐量、低延迟和高可用性的环境，是传统Kubernetes网络组件的有力替代方案。

weaviate - 高性能、扩展性强、多模块支持的开源向量数据库

GithubWeaviate向量数据库开源开源项目快速搜索机器学习

Weaviate 是一个云原生的开源向量数据库，采用先进的机器学习模型将文本、图片等数据转化为可搜索的向量。它不仅速度快，还具备高度灵活性，支持在导入数据时进行向量化或上传现成的向量。此外，Weaviate 可通过多种模块与 OpenAI、Cohere、HuggingFace 等热门服务和模型库集成。其设计从快速原型开发到大规模生产部署均能应对，并具备推荐、摘要和神经搜索等功能。

sglang - 大语言模型和视觉语言模型高效服务框架

GithubSGLang前端语言后端运行时大语言模型开源项目服务框架

SGLang是一款为大语言模型和视觉语言模型设计的服务框架。该框架通过协同优化后端运行时和前端语言，提高了模型交互的速度和可控性。其后端运行时采用前缀缓存、约束解码和连续批处理等技术提升效率。前端语言支持链式生成调用、高级提示、控制流和多模态等功能，增强了灵活性。SGLang适用于各类LLM应用的快速开发和部署。

semantic-segmentation - 提供丰富数据集和易于定制的语义分割模型

GithubPyTorchSOTASemantic Segmentation开源项目数据集模型库

该项目提供易于使用和定制的SOTA语义分割模型，支持多种任务和数据集。适合高精度和定制应用场景，涵盖场景解析、人类解析、人脸解析等任务。特点包括多种主干网络和分割模型，支持PyTorch、ONNX、TFLite等框架的推理和导出。即将迎来重大更新，包括新的训练流程、预训练模型、教程和分布式训练支持。用户可通过详细文档和示例轻松使用并配置定制数据集，实现高效的语义分割。

symbolicai - 将神经网络和符号推理融合的大语言模型框架

GithubLLMPythonSymbolicAI开源项目框架神经符号

SymbolicAI是一个创新框架，融合大语言模型与任务特定提示，通过分治方法解决复杂问题。该框架实现可微分编程和经典编程的无缝集成，支持神经符号、语音、OCR和搜索等多种引擎。它为开发者提供交互式shell、聊天机器人和包管理工具，简化了基于LLM应用的开发和管理过程。

palico-ai - LLM应用开发的全栈框架专注性能提升与快速迭代

GithubLLM应用Palico AI实验框架开源项目性能优化部署管理

Palico AI是一个为LLM应用开发设计的全栈框架，它标准化了构建、实验和部署流程。该框架支持模块化构建、精确实验和灵活部署，提供SDK和管理界面，简化开发流程并提高应用性能。Palico AI致力于帮助开发者克服LLM应用在准确性、延迟和成本方面的挑战，实现快速迭代和性能优化。

mlc-llm - 通用大语言模型高性能部署引擎

AI模型优化GithubMLC LLMMLCEngine开源项目机器学习编译器高性能部署

MLC LLM是一款用于大语言模型的高性能部署引擎，支持用户在各种平台上开发、优化和部署AI模型。核心组件MLCEngine通过REST服务器、Python、JavaScript、iOS和Android等接口提供OpenAI兼容的API，支持AMD、NVIDIA、Apple和Intel等多种硬件平台。项目持续优化编译器和引擎，与社区共同发展。

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