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开源的语言模型开发与安全测评工具包

TigerLab TigerRAG TigerTune TigerDA TigerArmor Github 开源项目

TigerLab开源工具套件，包括TigerRAG、TigerTune、TigerDA和TigerArmor，专为增强AI系统安全性与专业性设计，弥合LLM与数据的差距。

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介绍相关项目

leapfrogai - 自托管AI平台，适用于隔离网络和资源受限环境

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LeapfrogAI是一个自托管AI平台，设计用于隔离网络和资源受限环境。它提供了向量数据库、模型后端、API和用户界面等功能，使用户能够在保持数据独立性和成本效益的同时，定制化地实施AI技术。支持多种后端以及Kubernetes和Zarf部署方式，广泛适用于各种应用场景。

TrustLLM - TrustLLM：全面大语言模型可信度研究工具

GithubICML 2024LLMTrustLLM工具包开源项目性能评估

TrustLLM是一款专注于评估大型语言模型（LLMs）可信度的工具包。涵盖八个维度的可信度原则，并在真相、安全、公平、鲁棒性、隐私和机器伦理等方面建立基准。TrustLLM提供便捷的评估工具，可以快速评估16种主流LLMs，帮助开发者提升模型可信度。项目已被ICML 2024接受，并持续更新以包括最新的模型和功能。详情请访问项目网站。

rag-demystified - 探讨检索增强生成（RAG）管道的内部机制，揭示其技巧、局限性和成本

EvaDBGithubHaystackLLMsLlamaIndexRAG pipelines开源项目

本项目深入探讨了检索增强生成（RAG）管道的内部机制，揭示其技巧、局限性和成本。通过LlamaIndex和Haystack框架，了解如何构建和优化RAG管道，并解决透明度和错误问题。详细分析了子问题查询引擎的工作原理，帮助用户理解复杂的RAG管道的关键组成部分和面临的挑战。

awesome-llm-security - 发现LLM安全工具和资源，了解大语言模型的安全挑战

Black-box attackDefenseGithubLLM SecurityToolsWhite-box attack开源项目

Advanced_RAG - 深入探索RAG和Langchain框架在语言理解中的应用

Advanced_RAGGithubLLMsLangchainMulti Query RetrieverSelf-Reflection-RAG开源项目

该项目通过Python笔记本展示了RAG的高级技术，旨在优化大型语言模型(LLMs)的知识丰富度和上下文感知能力。从基础流程到多查询检索、自我反思、和自适应代理等高级架构，全面覆盖了核心组件及其工作方式。项目提供了构建RAG应用的详细指南，展示了如何通过Langchain框架提升文本生成的准确性和信息丰富度。内容包括查询转换、数据源路由和向量数据库索引等关键技术，为LLM应用提供坚实支持。

langkit - 开源的语言模型监控与分析工具LangKit

GithubLangKit安全性与隐私安装开源项目情感和毒性分析文本质量

LangKit是一个开源的文本度量工具集，专门用于监控语言模型。它提供多种方法从输入和输出文本中提取相关信号，并兼容数据记录库whylogs。主要功能包括文本质量、文本相关性、安全与隐私、情感与毒性分析。通过简单的安装步骤，用户可以在WhyLabs平台或其他工具中可视化和监控这些度量结果，从而确保语言模型的安全和性能。

tonic_validate - LLM和RAG评估框架

GithubLLM评估RAG系统Tonic Validate开源项目性能监测数据安全

Tonic Validate是一个开源的高性能LLM输出和RAG评估框架，通过多种度量方法评估输出的精度和稳定性。它还集成了可视化UI，便于结果追踪与监控，并提供了Tonic Textual工具，以支持RAG系统的数据处理和性能提升。

Langtail - 简化AI应用开发的综合性工具平台

AI工具AI开发API部署LLM监控Langtail提示词调试

Langtail是一个面向AI应用开发的工具平台，集成了提示调试、测试运行和生产环境监控功能。平台提供playground、测试、部署和监控工具，帮助开发者快速迭代、优化大型语言模型性能，确保应用稳定。支持无代码操作，适用于各类用户，并提供API日志和性能指标，促进团队协作开发AI应用。

Teammate AI Services - GenAI应用开发的迭代式提示工程平台

AI工具GenAILLMRAG开源AI模型提示工程

Teammate AI Services为开发者提供迭代式提示工程和RAG开发工具，涵盖GenAI开发全生命周期。平台包括敏捷提示开发（Lang）、无代码RAG构建（Aug）、LLM可观察性（Intel）和开源模型API（Infer）等功能。通过整合提示、RAG和模型配置于单一API，简化了GenAI应用的开发和管理流程，有助于提升输出质量和准确性。

rag-stack - 基于RAG技术的企业级智能问答平台

GithubRAGstack企业知识库向量数据库开源LLM开源项目检索增强生成

RAGstack是一个基于检索增强生成(RAG)技术的企业级智能问答平台。该项目支持Llama 2、Falcon和GPT4All等开源大语言模型，利用Qdrant向量数据库实现高效文档检索。RAGstack提供简洁的服务器和用户界面，支持PDF文档上传和智能问答。系统可在本地运行，也可轻松部署到各大主流云平台，为企业提供安全可控的私有化知识问答解决方案。

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