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了解一系列使用OpenAI、Anthropic、Google等模型以及本地LLaMA模型构建的LLM应用，涵盖从代码库、电子邮件到投资、旅行等各个领域。这些应用通过详细的文档和开源生态系统，推动AI在多个领域的创新和发展。

本项目示例介绍了如何使用Anthropic公司提供的Claude模型和Amazon Bedrock的生成式AI来构建智能聊天机器人。该项目支持多种语言和个性化设置，并可通过API发布。提供详细的管理员仪表板、自动任务处理，以及简易的部署流程。项目架构基于AWS管理服务，确保应用程序的可扩展性、可靠性和安全性。

LLaMA-Cult-and-More项目详细介绍了最新大模型的参数数量、微调数据集与技术，并提供LLM对齐后训练的实用指南，包括数据集、基准数据集和高效训练库。从预训练模型到后训练模型，项目涵盖了许多有趣的内容，帮助您了解关键功能和最新进展。

本页面汇总了多个人类偏好开源数据集，适用于LLM的指令调整、强化学习和评估。涵盖的数据集包括OpenAI WebGPT Comparisons、OpenAI Summarization和Anthropic HH-RLHF等。数据集中包含的问题、模型回答和人类评价数据，旨在为语言模型的开发和改进提供资源。覆盖文本摘要、对话、人类偏好比较等领域，为LLM研究和应用提供全面支持。

这个Telegram机器人支持与Anthropic Claude和Google Bard的交互，兼容官方Claude API和逆向工程的Bard API。功能包含部分Markdown格式支持、长文本分段发送、回答重新生成等。Claude特有功能包括流式输出和模型版本及温度调节；Bard特有功能包括切换草稿回答、查看参考链接和Google搜索结果图片。支持私聊、群聊和独立会话，即使没有完整授权也可使用。

LLPhant框架兼容Symfony和Laravel，支持OpenAI、Anthropic、Mistral及Ollama等多种LLM引擎。通过LLPhant，可轻松构建强大的应用程序，包括文本生成、聊天机器人、个性化内容创建和文本摘要等功能。该框架还提供嵌入生成与相似度搜索，并支持多种向量存储方式。项目参考了LangChain和LLamaIndex的经验，为开发者提供简单易用的工具。

claude-api-py是一个非官方库，可以让Python开发者在其项目中与Anthropic的Claude LLM互动。该库支持获取组织信息、管理对话、发送消息和创建附件等功能，并且目前是同步操作。项目在积极开发中，未来将增加异步模式和更好的缓存功能。使用该库需要从Claude网站获取sessionKey，并安装必要依赖。详细使用示例有助于快速上手。

这个开源项目提供了多种Claude模型提示示例，帮助用户高效地利用Anthropic开发的Claude AI助手。Claude在上下文处理方面支持长达100k字符，且支持免费文件上传等功能，这些使其在多个方面超过ChatGPT。用户可以快速创建、添加和分享提示，这些提示涵盖了代码解释、语言学习、项目规划等多个应用场景。

这个开源项目提供了一个 TypeScript API 库，用于简化 Anthropic REST API 的访问。该库支持服务器端 TypeScript 和 JavaScript，具有流式响应、错误处理和自定义请求等功能。它提供完整的类型定义，兼容多种运行时环境，方便开发者将 AI 对话功能集成到项目中。

LLMTest_NeedleInAHaystack是一个用于评估长上下文语言模型检索能力的开源工具。通过在长文本中插入特定信息并要求模型检索，它可以测试OpenAI、Anthropic和Cohere等主流LLM的性能。该项目提供灵活的参数配置和结果可视化，有助于研究人员和开发者分析不同模型的上下文理解能力。

Anthropic with Functions是一个Python库，实现了Anthropic Claude模型与自定义函数的集成。该库提供API接口，支持在对话流程中调用外部功能，如获取天气信息。尽管处于早期开发阶段，它为开发者提供了在AI对话中执行特定任务的工具。项目开源，欢迎社区贡献，目标是持续优化功能并提高与其他函数调用系统的兼容性。

这是一个用于访问Anthropic REST API的Python库，支持Python 3.7+版本。该SDK提供同步和异步客户端，包含完整的请求参数和响应字段类型定义。它支持流式响应、令牌计数和工具使用等功能，并兼容AWS Bedrock和Google Vertex AI平台。此外，SDK还包含错误处理、自动重试和超时设置等高级特性，方便开发者将Anthropic的AI模型集成到Python应用中。

此工具支持GPT-4、Claude-3、Llama-3等主流语言模型的令牌计数。采用浏览器端分词技术，快速计算提示词令牌数，助力有效管理token限制。客户端运行确保数据安全，提供常见问题解答，并持续更新支持模型。适用于需要精确控制输入长度的AI开发和应用场景。

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