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

LangChain typescript教程 javascript开发者大型语言模型自定义数据应用 Github 开源项目

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。

omnichain - AI语言模型的可视化编程工具

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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。

gpt-tutorial-101 - 深入了解ChatGPT，提高工作和学习效率

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由Spark闪闪团队发布的开源中文ChatGPT教程，帮助学习者在AI时代更高效地使用ChatGPT。内容涵盖从入门到系统学习，适用于ChatGPT以及类似的AI产品如文心一言。诚邀对ChatGPT感兴趣的贡献者加入，共同提升中文学习资源质量。

How-to-use-Transformers - 介绍Transformers库的自然语言处理应用教程

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该项目提供了由Hugging Face开发的Transformers库的快速入门教程，支持加载大部分预训练语言模型。教程涵盖自然语言处理背景知识、Transformers基础和实战案例，包括pipelines、模型与分词器使用、微调预训练模型及序列标注任务等。示例代码展示了句子对分类、命名实体识别、文本摘要等任务的实现，适合机器学习和NLP开发者参考。

langchain-coder - 基于OpenAI与Vertex AI的智能代码生成工具

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LangChain Coder AI是一款智能代码生成工具，集成了OpenAI和Google Vertex AI模型，支持多种编程语言。提供高级代码编辑器和自定义设置，同时支持在线与离线编译模式，提升代码生成的质量和效率。

Langchain-Chatchat - 基于Langchain实现的开源知识库问答和Agent应用

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Langchain-Chatchat是一个基于ChatGLM与Langchain技术开发的开源项目，支持离线部署。该项目提供一个可扩展的知识库问答解决方案，特别适用于中文语境和开源模型。项目最新版本集成了多种模型推理框架，如Xinference、Ollama等，支持API调用和WebUI操作，致力于提供一个完备的知识管理与问答系统。

langchain4j-aideepin - 融合大语言模型和Langchain4j的开源RAG智能对话系统

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LangChain4j-AIDeepin是一个基于大语言模型和Langchain4j框架的开源RAG系统。该项目提供多会话、图片生成、知识库和智能搜索等功能，支持多种AI模型和搜索引擎。系统包含用户端和管理端，采用Java和Vue3技术栈开发，支持离线部署。这是一个功能丰富、灵活可定制的AI应用开发平台。

llm.ts - 调用支持30+语言模型的轻量级一体化API

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llm.ts通过单一API接口，支持同时发送多个提示至30多种语言模型，并在一个响应中获取结果。该项目零依赖、体积小于10kB，支持自带API密钥，适用于Node.js、Deno和浏览器环境。支持的模型包括OpenAI、Cohere和HuggingFace等，实现高效灵活的语言模型调用。

langtest - 开源工具助力语言模型全面测试与优化

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LangTest是一款强大的开源工具,专为语言模型的测试和优化而设计。该工具提供超过60种测试类型,全面评估模型的鲁棒性、偏见、表示、公平性和准确性。LangTest兼容多个主流NLP框架,如Spark NLP、Hugging Face和Transformers。此外,它还能对OpenAI、Cohere等大型语言模型进行问答、毒性检测和临床测试等方面的评估。通过使用LangTest,数据科学家可以开发出更安全、可靠和负责任的自然语言处理模型。

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keras-llm-robot是一套基于Langchain和Fastchat开源框架的Web应用，支持多模态、RAG和Agent等多功能。项目完全开源，适合在Hugging Face平台上测试和部署各类模型。用户可自定义模型组合以适应不同的部署和实验需求，同时提供语音和图像识别、代码执行、实时翻译等多元化功能。

llm.js - JavaScript实现浏览器直接运行大语言模型

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llm.js是一个JavaScript库，实现了在浏览器中直接运行大语言模型。该项目支持TinyLLaMA、GPT-2和Qwen等多种模型，利用WebAssembly技术在浏览器端进行高效推理，可在智能手机等设备上运行。llm.js提供结构化响应、Web Worker支持和模型缓存等功能，方便开发者将AI能力整合到Web应用中。

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