awesome-langchain

涵盖了一系列如开源项目、学习材料、服务、模板和多语言接口等资源的平台

awesome-langchain致力于汇聚和展示基于LangChain框架的工具和项目，加速大型语言模型项目的实现。该平台涵盖了一系列资源，如开源项目、学习材料、服务、模板和多语言接口。还为开发和研究人员提供最新资讯与广泛的社群支持，优化他们对LangChain的应用。

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AwesomeNLP - 从基础到前沿的NLP实战教程与学习资源

GithubNLP信息抽取大模型开源项目知识图谱自然语言处理

这个开源项目提供了全面的NLP学习资源，涵盖文本分类、信息抽取、知识图谱、机器翻译等多个领域的理论和实战教程。项目为NLP初学者设计了详细的学习路径，同时也包含了大模型应用等前沿内容。资源丰富且实用，适合希望深入学习自然语言处理的人员参考。

awesome-rust-llm - Rust LLM框架与工具的精选资源集

Awesome Rust LLMGithubOpenAI APIRustllmtransformer-based models开源项目

该资源库收集了优秀的Rust语言LLM（大型语言模型）框架、库、工具、教程和文章。页面分类包括模型推理、项目实例、LLM内存、核心库、工具和向量存储，为开发者提供了在Rust环境中构建和扩展LLM应用的详细指南。内容持续更新，欢迎提交PR。

langchain-decoded - 深入了解LangChain框架的多种模块与实际应用

GithubLangChainPython笔记本chatbots大语言模型开源框架开源项目

这系列文章详细解读LangChain框架的功能和应用，包括模型、嵌入、提示、索引、内存、链、代理和回调等模块，适用于聊天机器人、文本摘要、数据生成和问答系统等场景。通过Python笔记本记录的实践过程，并提供在Google Colab上的快速启动链接，帮助开发者充分利用大语言模型进行开发。欢迎关注和分叉项目，深入了解LangChain的实际使用方法。

langchain-gpt4free - 免费构建和使用GPT4/3.5的大型语言模型

GPT-3.5GPT4GithubLangChain gpt4free安装开源项目

LangChain gpt4free是一个开源项目，旨在帮助开发者使用大型语言模型（LLM）构建应用并免费访问GPT4/3.5。安装方法非常简单，只需运行指定命令。使用示例代码可以快速入门，选择合适的模型和提供商，初始化LLM并得到结果。支持和问题报告可以通过GitHub Issues页面进行，欢迎贡献者通过拉取请求提交改进。

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。

Awesome-System-for-Machine-Learning - 机器学习系统研究资源汇总

AI系统GithubMachine Learning分布式计算大数据开源项目自动化机器学习

此项目汇集了机器学习系统研究的丰富资源，包括数据处理、训练系统和推理系统的开源代码与论文。项目由专门团队维护并定期更新，提供书籍、视频、课程和博客等学习材料，还推荐多篇系统设计的必读白皮书和研究论文，适合各个学习阶段。

omnichain - AI语言模型的可视化编程工具

AI语言模型APIGithubLLMOmniChain可视化编程开源项目

OmniChain是一个为AI语言模型设计的可视化编程工具。它提供直观界面，便于构建和管理AI模型链。该工具支持多种LLM后端，提供API和示例，简化AI开发过程。OmniChain适用于开发从基础聊天机器人到复杂AI应用的各类项目。

langchainrb - 通过Ruby开发LLM驱动的智能应用

GithubLLMLangchain.rbRuby向量搜索开源项目聊天机器人

Langchain.rb使用Ruby构建LLM驱动的应用程序，支持深度Rails集成。提供统一接口，兼容多种LLM提供商如OpenAI、GooglePalm、Cohere等，以及向量搜索数据库如Chroma、Pinecone和Weaviate。功能涵盖提示管理、输出解析、RAG系统构建等，并提供付费咨询服务，了解更多请联系开发者。

Awesome-Graph-LLM - 探索图结构与大语言模型的前沿融合及应用

Github图模型图神经网络多模态模型大语言模型开源项目知识图谱

Awesome-Graph-LLM项目汇集图相关大语言模型(Graph-LLM)领域的前沿研究成果和资源。内容涵盖数据集、基准测试、综述文章,以及图推理、节点分类、图分类等应用。项目还收录图提示、通用图模型和多模态模型等新兴方向的相关工作,为Graph-LLM研究提供全面参考。

awesome-llm-json - 大语言模型生成结构化数据的资源

GithubJSONLLMPydanticfunction callingstructured outputs开源项目

本资源列表提供了丰富的资源，用于使用大语言模型（LLMs）生成JSON或其他结构化输出。内容包括术语解释、托管模型、本地模型、Python库、博客文章、视频和Jupyter笔记本，介绍了函数调用（Function Calling）、指导生成（Guided Generation）和工具使用等多种技术和工具，探索高效生成和处理结构化数据的方法。

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