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haystack

用于构建端到端LLM应用程序的高级框架,支持广泛的NLP功能

Haystack是一个综合性的LLM框架,能够实现从文档检索到问题回答的多种功能。用户可以灵活选择使用OpenAI、Cohere、Hugging Face等提供的模型,或是自定义部署在各大平台的模型。该框架支持包括语义搜索、答案生成和大规模文档处理等广泛的NLP任务,同时还支持使用现成模型或对其进行微调,基于用户反馈持续优化模型性能。适用于企业级应用开发,帮助用户解决复杂的NLP问题。

llm-resource - 大模型资源汇总及实用技术详解
ChatGPTGPT-2GithubLLMMOETransformer开源项目
LLM百宝箱是大模型相关资源的综合汇总,包括算法、训练、推理、数据工程、压缩和测评等方面。用户可以通过目录和链接快速找到相关内容,如Transformer和GPT模型的原理和源码解析,以及混合专家模型(MoE)等前沿技术。此外,还提供了LLM微调、对齐和推理优化的实现方案和技巧,帮助开发者和研究者深入掌握并应用大模型技术。
LLM-Kit - 无需编程即可部署和定制多语言模型的工具整合包
GithubWebUIsuqin大模型开发部署开源项目语言模型
LLM-Kit项目通过WebUI整合了多种语言模型工具,实现了无需编程即可配置定制化模型和专业应用。项目支持Windows和Linux操作系统以及多个版本的Python,并提供多种训练和推理功能,包括角色扮演、AI智能体和数据库集成。项目还与众多知名模型和工具库兼容,开发者可以轻松上手并参与贡献,进一步优化和扩展项目功能。
ai-video-search-engine - 智能视频内容检索与分析系统
AI视频搜索引擎GithubJigsawStack向量搜索开源项目视频内容索引视频转录
AI Video Search Engine项目是一种创新型视频搜索引擎,采用先进AI技术实现视频内容的深度索引和智能检索。该系统能够精确定位视频中的特定信息,提供上下文相关的搜索结果,并具备视频摘要生成和智能对话功能。项目整合了Supabase、Hasura和JigsawStack等技术,为视频内容检索提供高效、精准的解决方案,适用于教育、研究和信息获取等领域。
embedding_studio - 能将嵌入模型与向量数据库转换为搜索引擎的开源框架
Embedding StudioGithubsearch engine向量数据库嵌入模型开源框架开源项目
Embedding Studio是一个开源框架,能将嵌入模型与向量数据库转换为搜索引擎,具备点击流收集、搜索体验改进和模型自动适应等功能。适合处理大量目录和非结构化数据的平台,帮助持续优化搜索效果。
1 - 开源自然语言处理工具库提升文本处理效率
AI模型GithubHuggingfacetransformers开源项目机器学习模型深度学习自然语言处理
transformers是一个开源自然语言处理工具包,旨在通过简化模型训练和应用,提升机器学习项目的效率。该库提供丰富功能和预训练模型,便于执行各种文本分析和生成任务。
LLM-PowerHouse-A-Curated-Guide-for-Large-Language-Models-with-Custom-Training-and-Inferencing - 大型语言模型的定制训练和推理指南
GithubLLM PowerHousePython开源项目机器学习深度学习自然语言处理
LLM-PowerHouse项目为开发人员、研究人员和爱好者提供一站式指南,通过定制化训练和推理优化大型语言模型(LLMs)。包括基础知识、先进技术、模型压缩、优化策略和实例代码,适用于高效智能的自然语言理解应用。
HuggingFists - 简化LLM和HuggingFace模型应用的数据流工具
GithubHugging FaceHuggingFists低代码工作流管理开源项目数据流工具
HuggingFists是一个创新的数据流工具,旨在简化LLM和HuggingFace模型的应用。该工具提供低代码功能,包括工作流管理、作业调度和环境配置。通过直观的拖拽界面,用户可以设计数据处理流程,轻松访问HuggingFace模型和数据集。HuggingFists支持文本摘要、情感分类和命名实体识别等AI任务,同时允许本地模型部署。其独特的断点调试功能有助于提高AI应用开发效率。
LLM_Web_search - 增强本地LLM的网页搜索功能,结合DuckDuckGo和多种关键词提取技术
DuckDuckGoGithubLLM_Web_searchOkapi BM25SPLADEtext-generation-webui开源项目
本项目通过特定指令增强本地LLM的网页搜索能力,使用duckduckgo-search进行搜索,并使用LangChain的上下文压缩和Okapi BM25(或SPLADE)技术提取相关信息并添加至模型输出中。支持自定义正则表达式和网页信息读取,推荐使用Llama-3-8B-instruct模型以实现高效搜索与信息提取。提供多种搜索后端与关键词检索器选项,提高兼容性和适用性。
aquila - 高效构建神经信息检索应用的工具
Aquila DBGithubJSON MetadataLatent VectorsNeural Search Enginek-NN Retrieval开源项目
Aquila DB 是一个高效的神经搜索引擎,专为机器学习应用的数据存储和检索设计。它能够索引机器学习模型生成的潜在向量和 JSON 元数据,并进行 k-NN 检索。Aquila DB 适合数据科学家和机器学习工程师,以便快速构建神经信息检索应用,且依赖性低。支持多种编程语言和 Docker 部署,集成简便。目前处于 alpha 版本,并已在生产环境中使用。
v3_1_pt_ep1_sft_5_based_on_llama3_1_8b_final_data_20241019 - 探索先进的自然语言处理开源模型及其实际应用
GithubHuggingfacetransformers开源项目模型模型卡环境影响训练细节语言模型
了解先进自然语言处理开源模型的信息,包括用途、评估方法及风险提示。虽然详细信息未完全披露,但以上内容可为开发和应用提供重要参考。
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