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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
ChatDoctor - 融合LLaMA模型与专业知识提供智能诊疗服务的医疗AI对话系统
ChatDoctorGithubLLaMA医患对话医疗AI开源项目自然语言处理
ChatDoctor是一个基于LLaMA大语言模型的医疗对话系统。该系统通过融合超过10万条真实医患对话和医学专业知识进行训练，能够模拟医生与患者的交互，提供个性化医疗咨询。项目还开发了基于外部知识库的自主问答功能，提高回答的准确性和可靠性。ChatDoctor旨在作为智能医疗助手，但仅限于学术研究用途，不适用于商业或临床环境。
ChatGPS - AI驱动的个人数据与ChatGPT知识融合工具
AI工具ChatGPT快速回答数据结合文本处理知识库
这是一个创新在线工具，将个人数据与ChatGPT知识库智能融合。用户可上传文本或PDF文件，利用AI技术快速获取精准答案。适合教育工作者、研究人员和专业人士高效处理和分析信息。该工具提高信息检索速度，增强数据分析深度和准确性，是强大的知识增强平台。
langchain-ask-pdf - 基于Python的自然语言PDF问答应用
GithubLangchainOpenAIPDF处理Streamlit开源项目自然语言
这款Python应用程序读取PDF文档并将其分割成较小文本块，同时使用OpenAI技术创建文本向量表示，针对自然语言提问。本应用找到与提问语义相似的文本块并生成回答。应用还利用Streamlit构建用户界面，借助Langchain处理LLM。
ChatLaw - 知识图谱与混合专家模型驱动的AI法律助手
ChatLawGithub大语言模型开源项目法律助手混合专家知识图谱
ChatLaw作为一款先进的AI法律助手，结合了混合专家模型和多智能体系统，致力于增强AI法律服务的可靠性和准确性。项目通过整合知识图谱和人工筛选方法，打造高质量法律数据集，用于训练混合专家模型，从而优化法律回应的精确度。引入标准操作程序后，ChatLaw有效减少了错误和幻觉问题。在Lawbench评测和法律职业资格统一考试中，ChatLaw均取得了出色成绩，充分展示了其在法律咨询领域的卓越能力。
langboot - SpringBoot与Langchain结合的AI应用开发指南
GithubLangBootSpringBoot大语言模型开源项目流式聊天知识库管理
本项目使用大语言模型和多种技术栈，构建高效的SpringBoot AI应用。支持多种文件格式的知识库接入、流式聊天、语音输入输出、会话管理和搜索引擎问答等功能。项目详细介绍了技术栈、功能路线图及快速启动指南，提供丰富示例，帮助用户快速上手。未来计划接入更多大语言模型和功能，以满足更多场景需求。
chatd - 本地AI文件交互工具，数据安全保密
ChatdGithubMistral-7BOllama开源项目文档聊天本地AI
Chatd是一款桌面应用，使用本地大型语言模型与文件交互，确保数据安全，不上传云端。应用内置LLM运行程序，开箱即用，使用Ollama服务器支持跨平台LLM运行API，并自动管理其生命周期。支持GPU加速和自定义模型选择，适用于MacOS、Windows和Linux系统。
ArXivChatGuru - 帮助用户以问答形式探索学术内容的工具
ArXiv ChatGuruGithubLangChainRedis开源项目检索增强生成科学论文
ArXiv ChatGuru使用LangChain和Redis技术，使ArXiv庞大的科学论文库变得更加互动。该系统通过主题检索相关论文并生成嵌入向量，帮助用户以问答形式探索学术内容，提高科研文献的易接触性和理解度。
chameleon-llm - 插件式组合推理框架增强LLMs功能
ChameleonGPT-4GithubLarge Language ModelsScienceQATabMWP开源项目
Chameleon框架集成了多种工具，如视觉模型、Web搜索引擎和Python函数，提升了大型语言模型（LLMs）的推理能力。基于GPT-4的自然语言规划，Chameleon能够精准推理工具的组合和执行顺序。在ScienceQA任务中，Chameleon的准确率为86.54%，领先当前模型11.37%；在TabMWP任务中，整体准确率达98.78%。其模块化设计和灵活工具调用机制使其适用于各种复杂任务。
llm-answer-engine - 整合多种AI技术的开源问答系统
AI技术GithubLLM Answer Engine开源项目搜索技术自然语言处理
llm-answer-engine是一个开源问答系统，集成了Groq、Mixtral AI和Langchain.JS等多种AI技术。该系统能高效返回信息来源、答案、图片和视频，并生成后续问题。项目基于Next.js和Tailwind CSS构建，整合了Brave Search和Serper API等搜索功能。开发者可以通过这个项目探索自然语言处理和搜索技术，系统支持多种配置和功能扩展。
chatbot-api - 基于ChatGPT的智能问答系统开源项目
AI问答助手ChatGPTGithubJavaSpringBoot开源项目
基于SpringBoot和DDD架构，集成ChatGPT API实现智能问答功能。涵盖爬虫接口、AI对接、镜像打包和Docker部署等完整流程，为Java开发者提供学习价值。通过自动回复技术问题提高知识星球效率，是一个小巧精悍的实用项目。
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