langchain-tutorials

该项目汇集了深度学习领域的优质教程和资源,覆盖计算机视觉、自然语言处理、语音处理等多个方向。内容包括入门教程、高级课程、技术博客和开源代码库,涵盖模型量化、AutoML、图神经网络等前沿主题。同时提供深度模型训练的实践指南,适合系统学习和深入研究深度学习的人员参考。

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。

该教程全面介绍机器学习和深度学习算法，涵盖从基础到高级的内容。包括环境搭建、入门指南、框架介绍和核心概念。详细讲解BP神经网络、SVM、决策树等多种算法，以及回归、聚类和贝叶斯等模型。提供丰富的理论知识和实践指导，适合系统学习AI和算法的开发者参考。

LLM-course涵盖数学基础、Python 编程和神经网络等基本知识，然后深入探索使用最新技术构建优秀大型语言模型的科学研究，及开发和部署基于LLM的应用程序的工程实践。课程结合理论与实践，提供互动辅助工具和丰富笔记本，有助于全面理解大型语言模型。还包括量化优化、模型融合和解码策略等高级主题。

langchain-swift是一个纯客户端的Swift库，不需要服务器，并支持iOS、macOS、watchOS和visionOS（测试版）。它提供本地模型、聊天机器人、QA机器人和数据检索，通过配置OpenAI、Supabase、百度OCR等多种API接口来增强功能。该库优化了不同Apple平台上的AI模型性能，旨在为开发者提供高效全面的AI解决方案。

LangChain UI是一个无代码开源平台，允许用户创建和托管自定义聊天机器人。该工具包基于LangChain，支持通过外部数据源和ChatGPT插件为机器人提供上下文，每个机器人都有独立的API端点。平台还支持自定义数据库和身份验证提供商，可嵌入任何网站或应用程序。项目使用了Next.js、Chakra UI、Prisma和NextAuth等技术，旨在简化大语言模型(LLM)应用的创建和运行过程。

使用LangChain、Supabase、Typescript、OpenAI和Next.js创建一个ChatGPT聊天机器人。LangChain是一个简化构建可扩展AI/LLM应用程序的框架，Supabase是一个通过pg vector扩展存储嵌入的开源Postgres数据库。教程详细描述了从仓库克隆到数据爬取和向量存储的每一步开发过程。

langchain-rust是LangChain在Rust中的实现，用于构建可组合的LLM应用。支持多种LLM如OpenAi、Azure OpenAi和Ollama，提供嵌入、向量存储、链式操作和多种工具集成功能。简单配置后，用户可快速启动对话链、问答链等应用。

Chat LangChain是一款智能文档问答系统，专门针对LangChain文档进行设计。该系统采用LangChain、LangGraph和Next.js技术，实现了实时多用户交互功能。核心组件包括文档摄取和智能问答，通过向量存储和语言模型提供高效的信息检索和回答生成。项目还包含详细的概念指南、定制说明、LangSmith整合方案以及生产部署文档，方便开发者进行系统优化和个性化定制。

ai-demos是一个开源代码仓库，收集了多个人工智能和大型语言模型(LLM)的构建案例。项目主要展示AI构建相关的示例代码，源自各种技术演示。开发者可以在此获取AI应用开发的实践参考。此外，项目还关联了YouTube上的Deploying AI频道，提供相关演示的原始视频，便于深入学习AI部署知识。