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Langflow开源项目示例上传指南

Langflow 上传示例工作流开源软件贡献指南 Github 开源项目

Langflow项目示例贡献流程包括创建流程、导出JSON文件和提交Pull Request。指南强调遵守行为准则和正确处理第三方库，旨在提高社区参与度和促进项目发展。

domain-message-flow-modelling - 消息流建模方法的两种格式及示例工具

Domain Message Flow ModellingGithub可视化开源项目消息流系统设计边界上下文

探索如何设计松耦合系统的消息流动，通过两种基本格式的域消息流图展示不同场景下的命令、事件和查询的交互。图形化展示有助于理解有界上下文之间的消息传递及其重要数据，从而优化系统架构。查看详细指南并下载资源，了解如何使用Domain Message Flow Modelling提升开发效率。

open-source-with-pradumna - Git和GitHub实践开源项目贡献入门

GitGitHubGithub入门指南学习资源开源开源项目

该项目为开源贡献初学者提供全面学习资源，包括15天训练营、操作指南、学习材料、新手项目和常见问题解答。内容涵盖Git和GitHub使用、开源项目运作等方面，旨在帮助开发者快速上手并参与实际开源贡献。项目资源设计促进更多人参与开源贡献，推动开源文化发展。

Flowise - 使用拖放界面轻松创建定制的LLM应用程序，支持多种部署方式

DockerFlowiseGithubLLMNodeJSReact开源项目

Flowise让您通过拖放界面轻松创建自定义LLM应用程序。提供详细的快速安装指南，支持NodeJS和Docker部署。模块化架构对开发者友好，并支持自托管，适用于AWS、Azure、Digital Ocean等主流云平台，确保应用灵活且易扩展。

docs - TensorFlow文档资源与社区翻译项目

GithubTensorFlow开源项目文档社区翻译贡献

了解TensorFlow文档的来源及其相关指南和教程。参与文档贡献需参考贡献和风格指南，并通过问题跟踪器提交问题。社区翻译项目由社区贡献、审核和维护，提供多语言支持。

dio-lab-open-source - GitHub开源项目贡献实践指南

Digital Innovation OneGitHubGithubProfile README开源项目贡献指南

dio-lab-open-source项目旨在指导开发者参与GitHub开源贡献。该项目提供贡献指南、工具和社区支持，鼓励创建个人Profile README，并通过实践提升Git和GitHub技能。项目为开发者营造了一个友好的环境，帮助他们踏上开源之路。

vectorflow - 高效、容错的开源码向量嵌入处理流程

API端点GithubVectorFlow向量嵌入开源开源项目高吞吐量

VectorFlow 提供高效、可靠的 API 端点，能够快速处理和存储大量原始数据的向量嵌入。支持多种文本格式（如 TXT、PDF、HTML、DOCX），推荐在生产环境中使用 Kubernetes 部署。用户可以通过 Python 客户端或 Docker-Compose 快速本地运行。项目当前为 MVP 版本，具备重试功能、集成 AWS S3 和自定义块校验 Webhook 等特性。访问官方文档或加入社区以了解更多信息及使用案例。

superflows - 开源AI助手集成框架

AI助手API集成GithubSuperflows开源开源项目自然语言处理

Superflows是一个开源AI助手集成框架，支持在软件产品中快速添加智能对话功能。它能够理解自然语言查询，通过调用API执行任务和回答问题。该框架兼容多种大语言模型，提供开发者仪表盘、React组件和流式API。Superflows简化了AI助手的开发流程，适用于CRM、数据分析等多种应用场景。

Drawflow - 简洁易用的JavaScript流程图库

DrawflowGithubJavaScript开源项目数据流流程图库节点编辑

Drawflow是一个轻量级的JavaScript流程图库，用于快速创建交互式数据流图表。该库支持节点拖拽、多输入输出、连接管理、模块化设计和移动设备兼容等功能。Drawflow无外部依赖，易于集成，并支持Vue组件。它适用于需要可视化工作流程或数据流的各种Web应用开发。

examples - 高效分析非结构化数据的开源示例

GithubTowhee图像搜索嵌入向量开源项目数据处理机器学习

Towhee Examples 是一个用于分析非结构化数据的开源案例库，包括反向图像搜索、反向视频搜索、音频分类、问答系统和分子搜索等多种应用场景。通过 Towhee 的机器学习模型管道，用户可以轻松生成各种嵌入向量。示例内容多样，涵盖图像动画、图像去重、文字图像搜索、视频分类、深度伪造检测和音频分类等。所有示例均可在本地环境中轻松运行，帮助开发者简化数据处理任务。

rill-flow - 可扩展的分布式工作流管理服务

GithubRill Flow云原生分布式系统工作流调度开源项目高性能

Rill Flow 是一款高性能和可扩展的分布式工作流管理服务，支持每日处理数以千万计的任务，执行延迟低于100毫秒。核心功能包括易用的可视化流程编排、插件集成、云原生容器部署与函数编排，并支持快速集成大型语言模型服务，适用于异构分布式系统的编排与调度。

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