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DataChad

利用嵌入技术、向量数据库和大型语言模型的数据问答应用

DataChadlangchainsembeddingsvector数据库大语言模型Github开源项目

DataChad是一个利用嵌入技术、向量数据库和大型语言模型的应用。用户可以上传文件、路径或URL，创建知识库和智能FAQ。系统将数据拆分为文本块嵌入，并存储在activeloop的数据库中。使用选择的LLM模型和知识库进行相似性搜索，生成最佳答案。应用支持本地和流式部署，提供详细配置选项与用户贡献功能。

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介绍相关项目
chatpdflike - 基于OpenAI大语言模型API的端到端文档问答功能
Githubchatpdflikeembeddinggpt-turboopenai大语言模型开源项目
chatpdflike项目实现了基于OpenAI大语言模型API的端到端文档问答功能。流程包括文本切割、用户提问、向量搜索和gpt-turbo调用。用户需要配置OPENAI_API_KEY并运行代码，项目提供了详细的安装步骤和效果演示。
chat-to-your-database - 实验性AI应用，利用自然语言查询SQL数据库
GithubLLMOPENAI_API_KEYSQL数据库实验性应用开源项目自然语言查询
一个主要测试大型语言模型(LLM)通过自然语言查询SQL数据库能力的实验性应用程序。需要在.env.local文件中添加OPENAI_API_KEY才能使用。页面提供了清晰的安装和运行指南、示例数据库以及实际操作的视频演示，帮助用户快速入门。
drqa - 结合Langchain与大型语言模型实现文档问答
GPT-3GithubLangChainPDF文档Qdrant开源项目问答系统
该项目构建了一个结合Langchain与大型语言模型（如OpenAI的GPT-3）的问答系统，旨在准确回答问题。系统前端采用React/Typescript开发，后端使用FastAPI框架，实现了PDF文档到文本的转换和嵌入处理，同时支持多种文档类型并优化了搜索与检索速度。项目有效减少了API调用成本，并规划了多项未来改进，如流处理、缓存机制、UI优化和长对话的记忆与总结功能。
chat-langchainjs - 基于LangChain.js的本地托管智能问答系统
GithubLangChainNext.js向量存储开源项目文档问答聊天机器人
chat-langchainjs是一个开源项目，基于LangChain.js和Next.js构建，专注于LangChain文档的智能问答。项目实现了从文档摄取、向量存储到问答生成的完整流程，集成了RecursiveUrlLoader和SitemapLoader等工具。此外，项目提供了全面的技术文档，包括概念解释、修改指南、本地运行步骤、LangSmith集成、生产准备和部署说明，为开发者提供了强大的支持。
QAnything - 多格式文件支持的本地知识库智能问答系统
BCEmbeddingGithubQAnything大语言模型开源项目文件格式支持知识库问答系统
QAnything是一款支持多种文件格式的本地知识库智能问答系统。该系统可离线安装使用，支持PDF、Word、PPT等多种文件格式，具备数据安全、跨语言问答和海量数据处理能力。通过采用两阶段检索排序技术，QAnything有效解决了大规模数据检索退化问题。系统设计注重易用性，无需复杂配置，可一键安装部署，适合企业级应用场景。
ChatLLM - 基于知识库的多模型集成与自动化对话解决方案
ChatLLMChatOCRChatPDFGithubLLMOpenaiEcosystem开源项目
ChatLLM通过知识库支持，实现对多种大模型和文档格式的智能对话。该开源项目提供API分发系统，兼容多个LLM，并支持Openai生态。项目还包括ChatOCR、ChatMind、ChatPDF等模块，便于部署与集成。
chat - 基于自然语言理解和机器学习的聊天系统
ChatGithub开源项目机器学习知识图谱聊天机器人自然语言处理
Chat 是一款基于自然语言理解和机器学习的聊天机器人系统，提供丰富的语义分析和知识图谱构建工具，适合从头搭建聊天机器人。支持多用户并发和自定义对话场景，易于修改和扩展。适用于对知识图谱和 KBQA 感兴趣的用户，支持 Python 3.3-3.6，通过 pip 安装后可快速启动数据库和语义服务器。
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
GithubHaystackLLM开源项目文档检索热门自然语言问答语义搜索
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。
DataLang - 多源数据驱动的AI聊天机器人构建平台
AI工具DataLangGPT数据分析数据源聊天机器人
DataLang是一个专业的AI聊天机器人构建平台，支持连接数据库、文件、HTML、Notion和Google Sheets等多种数据源。平台提供四步操作流程，简化了自定义聊天机器人的创建和配置过程。用户可通过公共URL、网站嵌入、GPT商店发布或API调用等方式部署聊天机器人。DataLang适用于不同规模的组织，提供从免费到商业级的多种定价方案，为用户提供灵活的数据洞察解决方案。
EduChat - 为教育领域提供智能问答的的开源大规模语言模型
EduChatGithub华东师范大学对话系统开源项目教育大模型
EduChat，由华东师范大学EduNLP团队开发，通过大规模预训练语言模型技术，为教育领域提供智能问答、情感支持、作业批改和启发式教学等功能。项目结合多样化的教育数据，并采用指令微调和价值观对齐，实现个性化和公平的智能教育。EduChat可通过本地部署和在线服务，支持教师、学生和家长，助力教育发展。
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