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langchain-js-tutorial

介绍了如何使用Langchain框架与工具库构建定制化的数据驱动的大型语言模型应用的教程

该教程详细介绍了如何使用Langchain框架与工具库构建定制化的数据驱动的大型语言模型应用,为开发个性化聊天机器人和自然语言响应助手提供了便捷方案。涵盖快速安装指南、环境变量配置和示例运行方式,特别适合Typescript和Javascript开发者。

langchain-serve - 支持在Jina AI Cloud上一键部署LangChain应用,轻松创建REST/Websocket API,开发对话型Slack机器人,或将应用打包为FastAPI的开源框架
AI应用部署API授权GithubJina AI CloudLLMlangchain-serve开源项目
langchain-serve是一款开源框架,支持在Jina AI Cloud上一键部署LangChain应用,轻松创建REST/Websocket API,开发对话型Slack机器人,或将应用打包为FastAPI。这一平台支持在云端或本地环境部署,保证数据隐私同时享受无服务器架构的便利。
local-talking-llm - 本地构建语音助理的教程,集成Whisper、Ollama和Bark技术
BarkGithubOllamaWhisper开源项目语言模型语音助手
本教程详细介绍如何在本地构建和运行功能齐全的语音助理,集成语音识别(Whisper)、语言模型对话生成(Langchain和Ollama)、语音合成(Bark)等技术。使用Python实现,适合初学者。提供了关键技术堆栈的使用方法及性能优化和用户界面开发建议。
content-chatbot - 将网站内容转换为智能问答助手的工具
GithubOpenAI APIZendesk APIlangchain内容嵌入开源项目问答机器人
使用一个简单的工具,可将网站内容转化为能引用文档来源的问答机器人。该仓库利用LangChain和OpenAI API,实现创建嵌入、问答和启动聊天应用的功能,同时支持Zendesk内容嵌入,提升响应能力。
llm-applications - 构建基于RAG的LLM应用的教程
AnyscaleGithubOpenAIRAG-based LLM开源项目性能优化生产
本教程详细展示如何从零基础开发和部署基于检索增强生成(RAG)的LLM应用程序,并使用Anyscale技术优化其性能。揭示如何综合开发、调整各关键组件、评估性能,并高效地进行服务上线,确保应用的卓越性能和极致的扩展性。
llms - 大型语言模型的原理与实践应用全面解析
BERTGPTGithubTransformer开源项目自然语言处理语言模型
本项目全面介绍大型语言模型(LLMs)的基本概念、应用场景和技术演进。内容涵盖统计语言模型、神经网络语言模型,以及基于Transformer的预训练模型如GPT和BERT等。系统讲解LLMs核心原理,并探讨模型评估、文本生成和提示工程等实用技术。同时展示LLMs在计算机视觉等领域的创新应用,通过理论与实践结合,为读者提供深入了解LLMs技术的全面指南。
langstream - LangStream开源项目:支持云端和本地开发的多功能工具及示例应用
CLIGithubKubernetesLangStream开发开源项目部署
LangStream开源项目提供多功能开发工具和示例应用,通过CLI或Kubernetes集群运行和部署。提供多种安装方式及详细文档和支持,适用于MacOS和Unix系统。项目集成OpenAI,用户能快速创建和管理应用。支持通过Helm图表进行生产级部署,并兼容EKS、AKS、GKE等主流云服务提供商的Kubernetes集群,同时提供minikube本地部署解决方案,用于快速测试和开发。
quick-start-guide-to-llms - 大型语言模型指南
GitHubGithubJupyter笔记本OpenAIQuick Start Guide to Large Language ModelsTransformer模型开源项目
GitHub仓库《Large Language Models快速入门指南》包含丰富的代码段和笔记本,展示了Transformer模型的多种应用,包括语义搜索、提示工程、文本分类、推荐引擎和视觉问答等。克隆仓库并打开Jupyter Notebook,即可深入学习这些技术。仓库不断更新,旨在为读者提供详细的教程和示例,帮助高效使用大型语言模型。
SmallLanguageModel-project - 自主构建完整的语言模型,从数据采集到训练一步到位
GithubPythonSmallLanguageModel依赖安装开源项目数据处理模型训练
该项目提供全面的构建语言模型指南,包括数据收集、预处理及模型训练。项目涵盖从数据采集到训练多种模型(如BERT、GPT、Seq-2-Seq)的全部必要工具和步骤。适用于Python 3.8及以上版本,通过详细的教程和文档帮助开发者高效实现模型训练与应用。
Use-LLMs-in-Colab - 如何在Colab中集成及优化各类大语言模型的指南
AutoGPTChatGenTitleGithubLLMLangChainMiniGPT-4开源项目
本指南详细介绍如何在Google Colab上使用和集成多种大语言模型(LLMs),如AutoGPT、ChatGenTitle、GroundedSAM、MiniGPT-4、LangChain等流行模型。提供了丰富的链接和实际案例,帮助研究人员和开发者优化、部署和评估这些模型,提高使用效率。
Prompt-Engineering-Guide - 优化和提升大语言模型应用的最新技术与资源
AI研究GithubLLMsPrompt Engineering开源项目算法优化问答系统
本指南详细介绍如何通过提示工程优化和提升大语言模型(LLMs)的应用,包括基础知识和高级技术,涵盖最新的研究论文、学习指南、讲座、参考资料及工具。适合开发者和研究人员理解与应用LLMs,支持13种语言,提供线上课程及多种服务。
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