CTransformers提供Python接口，通过GGML库高效加载和运行C/C++实现的Transformer模型。支持多种模型类型，如GPT-2、GPT-J、LLaMA等，并可与Hugging Face和LangChain集成。提供CUDA、ROCm和Metal兼容的GPU加速选项，适合高性能自然语言处理任务。

NVIDIA提供的生成式AI示例，使用CUDA-X软件栈和NVIDIA GPU，展示快速部署、测试和扩展AI模型的方法。包括最新的RAG管道构建技巧、实验性示例和企业应用，支持本地和远程推理，集成流行LLM编程框架，并附有详细开发文档。

ArXiv ChatGuru使用LangChain和Redis技术，使ArXiv庞大的科学论文库变得更加互动。该系统通过主题检索相关论文并生成嵌入向量，帮助用户以问答形式探索学术内容，提高科研文献的易接触性和理解度。

ControlFlow是一个Python框架，用于构建和管理AI工作流。它提供结构化的方法来定义任务并将其分配给特定的AI代理，确保每个步骤的透明和可控。通过组合任务形成复杂流程，用户能够创建符合需求的AI生成内容。ControlFlow支持多代理协作、生态系统集成和系统可观察性，适用于对稳定性和维护性有高要求的AI应用开发。

LangChain实战课程提供高效应用与优化LangChain技术的详细指南，涵盖实际操作步骤与案例，帮助提升技术水平。课程链接提供购课支持，并可选购作者的新书《GPT图解》以获取更多专业知识。

《Generative AI with LangChain》为开发者提供了一个如何使用LangChain框架构建生成式AI应用的全面指南。书中详细介绍了生成式AI的原理、能力以及限制，结合ChatGPT等LLMs，通过系列实用案例展现构建各类生产级LLM应用的流程，涵盖客户支持、软件开发辅助等场景。本书适合任何希望深度了解并应用生成式AI的开发者。

该项目专注于大语言模型和人工智能应用开发，涵盖LangChain和LlamaIndex等技术。用户可通过本地阅读和构建GitBook镜像学习实战项目，内容包括LLM应用评估、RAG专题和国内模型厂商API解读，并开放交流群供学习者交流与协作。

LangChain Decorators 为 LangChain 提供了额外的语法糖，简化了自定义提示和链方法的编写。通过这种工具，开发者可以用更 Pythonic 的方式编写多行提示，避免缩进问题。集成了 IDE 提示、类型检查和文档快速查看等功能，充分利用 LangChain 生态系统，并支持可选参数。它还能在多个提示之间共享参数，显著提升开发效率和代码可读性。

CASALIOY项目是一款高效的离线LLM工具套件，支持最新的GGUF标准、LangChain和qdrant集成。用户可以通过Docker或源码轻松部署，并通过命令行或GUI与本地文档库交互。详细的安装指南和示例配置文件方便用户快速上手，支持多种数据格式的处理和数据的本地存储，确保数据安全。本项目附有更新支持。

此工具提供一个使用ChatGPT与上传PDF/DOCX文档进行互动的聊天界面。项目基于T3 Stack，采用Next.js、Tailwind CSS和tRPC，结合Zustand和Mantine UI提升用户体验。配置Weaviate、Cloudflare R2和OpenAI API密钥后即可使用。

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。

本教程基于LangChain官方文档、Cookbook和实际示例，为您提供简明易懂的使用指南。借助免费电子书、详细的视频教程和实用的博客文章，快速掌握LangChain的多种功能与应用技巧，包括模型操作、自动化任务和智能Q&A系统的构建。

这个开源项目结合了OpenAI、Typescript、LangChain和Pinecone，创建了一个智能聊天机器人，用于回答Notion知识库中的问题。用户只需克隆仓库，安装必要的软件包，设置环境文件，导入Notion数据集并进行处理，即可在本地开发环境中运行此应用。项目还提供了云端部署的指导，确保便捷且高效的使用体验。

DemoGPT 通过 GPT-3.5 Turbo 和 LangChain 自动生成代码，只需一个提示即可创建交互式 Streamlit 应用。该平台简化了应用开发流程，并计划集成 Gorilla 以支持外部 API 调用，进一步提升开发效率和用户体验。

Kor是一款原型工具，通过定义数据结构和提供示例，帮助从文本中提取结构化数据。该工具生成提示并发送给指定的LLM进行解析。兼容pydantic v1和v2，支持解析、函数调用和JSON模式等多种抽取方式。适用于精确理解用户请求并与API进行自然语言交互的场景。

该项目包含了一系列利用LangChain框架的应用示例，适用于聊天机器人、文本摘要、数据生成、代码理解和问答等场景。项目介绍了与LangChain、OpenAI、Chroma等服务的集成，并提供了代码示例和应用演示，帮助用户更好地掌握相关技术。

awesome-langchain致力于汇聚和展示基于LangChain框架的工具和项目，加速大型语言模型项目的实现。该平台涵盖了一系列资源，如开源项目、学习材料、服务、模板和多语言接口。还为开发和研究人员提供最新资讯与广泛的社群支持，优化他们对LangChain的应用。

LangServe，一个集成FastAPI与pydantic的开源库，允许开发者将LangChain运行对象与链条部署为REST API。该库能自动推断输入输出模式，支撑高并发请求，提供详尽的错误信息及API文档。它还包括JavaScript客户端以及对LangSmith的追踪功能，简化了运行对象的维护和调用流程。

LangChain中文入门教程提供详细指南助开发者有效利用多种Language Models。它适时更新，涵盖丰富实战案例，展示如何集成OpenAI、Hugging Face等模型。教程还详述如何自定义API请求，以满足不同开发需求。

LangChain的C#实现提供了一个灵活且可扩展的大型语言模型框架，支持多种第三方库。该项目适用于创建和管理向量数据库，并能够集成多种LLM模型。团队对拉取请求响应迅速，并欢迎更多开发者参与提升项目质量。查询项目Wiki和示例代码以快速入门。

LangChain和Ray是关键的Python库，用于快速开发和部署大规模语言模型（LLM）应用。项目提供了多种技术示例和用例，包括开源LLM搜索引擎、快速嵌入生成及基于检索的问答系统。通过文档、Slack和论坛与开发者社区互动，共同学习与成长。

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。

ChatLuna项目提供高扩展性的大语言模型聊天服务，支持多平台和多模型接入。API调用让功能扩展更加轻松，并可设置对话预设和模型调用限额。支持语音、文字、图片等多种输出格式，并具备长期记忆和上下文对话功能。内置内容安全过滤，确保聊天内容健康。可在Koishi下安装使用，支持OpenAI、Google Gemini、New Bing等模型平台，适用于多种聊天机器人开发场景。

该项目是一个基于 Java 的 LLM 应用框架，包含 LLM 访问、提示模板、函数调用、内存管理、嵌入和向量存储、资源加载器和文档处理等功能模块，支持 OpenAi、Qwen 和 SparkAi 等多种 LLM 进行对话交互。框架还支持顺序链、并行链、循环链及各类链节点，适用于复杂应用场景。用户可通过简单代码示例快速上手。

VectorVein是一个无代码AI工作流工具，通过大语言模型的强大功能，用户无需编程即可轻松创建工作流，实现日常任务的智能自动化。无需下载或安装即可在线体验。配置功能丰富，包括远程和本地大语言模型接口、语音识别、嵌入模型配置及快捷键设置，使用便捷。适用于翻译、思维导图、网页文章总结及客户投诉分类等多种场景，提供高效解决方案。

GPT Synthesizer是一款利用人工智能协助实现完整软件项目的工具，采用AI引导的对话模式逐步解析设计需求，将任务转化为程序组件。独特之处在于兼顾用户参与和AI自主性，适用于不同技能水平和任务复杂度的用户。支持命令行界面和Streamlit用户界面，并集成LangChain，便于自定义和扩展。适合编程初学者和需要项目指导的用户。

Lumos是一款基于本地LLM的Chrome扩展，无需远程服务器即可浏览和解析网页内容。支持总结长篇内容、解析技术文档等多功能应用，依赖于Ollama服务器的本地运行，适用于技术文档、社交媒体、新闻等场景。

LangCorn利用FastAPI实现高效的LangChain模型和管道部署与管理。主要功能包括便捷的身份验证、高性能请求处理、可扩展的语言处理及异步处理支持。通过pip安装并使用详尽的RESTful API文档，用户可以快速启动。适合高效、可靠的语言处理应用。

ChatPilot提供丰富的对话代理功能，支持Google搜索、文件对话（RAG）、代码解释等，实现多角色和多工具协同工作。基于LangChain和Agentica技术，实现多种外部工具调用和自定义提示。在前端使用Svelte，后端使用FastAPI，支持前后端分离架构。功能还包括语音输入输出、用户管理和聊天记录管理，适用于集成多功能和灵活部署的对话系统。

AgentKit是一个基于LangChain的开源项目，由BCG X设计。它使开发者能够迅速构建聊天式代理应用，可适应从原型到生产级的多场景需求。主要特性包括模块化快速部署、设计灵活的UI/UX以及稳定可靠的运行性能，适合应用于各种真实世界场景。

该课程为学习者提供了实用的OpenAI与Hugging Face模型操作经验。内容覆盖从聊天机器人、代码生成等基技术到结构化大型项目实操，适合企业技术人员和个人开发者。

LangChain Beginners Course 提供一系列课程，使新手熟悉LangChain框架及大型语言模型如ChatGPT。课程结合理论与实践，分为四个模块，从基础知识到应用开发全面涵盖。适合机器学习和语言模型初学者，提供开发AI应用所需的技巧。

本项目提供完整的LLM开发资料与代码示例，涵盖llamaindex、LangChain、Chroma和Pinecone等接口。通过YouTube上的LangChain教程，该项目可帮助开发者在约8小时内掌握核心概念，并获得每节课程对应的代码。适合希望从零开始自定义学习路径的开发者。项目已集成最新版本的LlamaIndex（0.6.31）和LangChain（0.0.209），确保与最新库的兼容性。

ClassGPT利用PDF解析工具和ChatGPT API实现讲义的内容解析与互动问答，采用LlamaIndex和LangChain提升查询效率，支持使用Streamlit开发UI，提供本地和Docker部署选项，并附有详细的配置指南。

页面汇集了ChatGPT插件及资源的信息，包括OpenAI发布的插件示例、开发文档、第三方插件列表及官方插件商店插件。找到从浏览器插件、代码解读插件到生活和工作相关的应用插件，如Instacart、Kayak和Zapier，满足各种需求。开发者和普通用户都可以在这里找到增强ChatGPT功能和灵活性的工具和资源。

doc-chatbot 项目支持多个聊天主题和文件管理，兼容格式包括 .pdf、.docx 和 .txt。用户可以直接在浏览器中上传文件并生成嵌入向量，存储于 Pinecone，并自动保存和检索聊天记录。该项目支持本地开发和部署，提供安全、灵活的 API 设置和完善的错误处理机制，适用于多种应用场景。

展示如何使用Panel及其多模式聊天组件，包括LangChain、OpenAI、Mistral、Llama等。提供快速设置和响应用户输入的示例代码，帮助开发者轻松上手。涵盖详细的安装与部署指南，并提供多种API选项的安装方法，适合需要集成聊天功能的开发者。

该项目创建了与OpenAI API兼容的文本向量生成端点，支持多种开源句子转换模型，包括BAAI/bge-large-en、intfloat/e5-large-v2、sentence-transformers等。提供详细的本地和云端部署指南，方便用户在多种环境下运行服务器，实现高效查询与存储。用户也可通过Colab在线测试，体验开源文本向量生成的便捷性。

LangChain-ChatGLM-Webui 是一个利用LangChain和ChatGLM-6B系列模型的Web界面，支持txt、docx、md、pdf等格式文件上传，适用于本地知识驱动的大模型应用。项目支持HuggingFace、OpenXLab等多个平台的在线体验，适合开发者快速部署多种大语言模型和嵌入模型。

详细介绍如何在本地CPU上使用Llama 2、C Transformers、GGML和LangChain运行量化开源LLM进行文档问答的指南。内容涵盖工具配置、模型下载和依赖管理，帮助团队实现自我管理或私有部署，满足数据隐私和合规要求，并节省GPU实例的高额费用。

LangChain Chat - Next.js 提供一个基于 Next.js 和 LangChain 的开源聊天平台，使用户能够在本地部署并自定义交互式聊天系统。通过 `pages/index.js` 调整功能，满足从初学者到高级开发者不同需求。项目全面支持 API 路由，并附带丰富的 Next.js 教程及 LangChain 后端资料。

探索如何使用ChatGPT/GPT-4和LangChain在Python中构建实际应用程序。从快速开始指南到深度调优，多种教程和实战项目帮助用户在AI领域实现快速成长。

该项目引入GPT-4 API和LangChain框架，旨在为大型PDF文件创建ChatGPT聊天机器人。技术栈包括Pinecone、TypeScript、OpenAI和Next.js，LangChain则简化了AI/LLM应用开发。关于开发流程的视频教程和视觉指南可为用户提供详尽指导。

Elixir LangChain是一个框架，使Elixir应用能够集成AI服务和自托管模型。支持的AI服务包括OpenAI ChatGPT、OpenAI DALL-e 2、Anthropic Claude、Google AI、Google Vertex AI等，以及Llama、Mistral和Zephyr等Bumblebee自托管模型。LangChain通过模块化组件和预构建链条，帮助开发者快速构建复杂应用，支持数据感知和环境交互功能，显著提高应用的灵活性和扩展性。

通过LangChain框架掌握扩展语言模型在应用开发中的关键技能。本课程涵盖模型调用、提示生成、响应解析、会话记忆存储、操作序列创建和文档问答等内容。由LangChain创建者Harrison Chase和Andrew Ng授课，在一小时内探索语言模型作为推理代理的应用趋势。课程结束时，学员将获得一个扩展模型应用起点的基本模型，从而提升语言模型的应用能力。

LangChain-Alpaca项目允许在本地环境中运行Alpaca LLM，提供详细的示例代码和参数支持。用户可以通过预编译二进制文件和简单命令快速进行自然语言处理任务。参考官方文档可搭建个性化AI工作流，提升效率。项目支持多种自定义参数配置，并解决Windows系统的兼容性问题，是构建本地AI应用的理想选择。

精选AGI智能体资源集合，涵盖文章、视频、论文、前沿项目和开发平台。开源项目如Auto-GPT和MetaGPT展示了自主AI智能体的应用潜力。复旦NLP与米哈游的综述论文对大语言模型驱动的Agent提供了深度解读。开发者可借助LangChain、SuperAGI等工具，快速构建和部署智能体。适用于关注AI智能体发展及其在科研、技术和应用领域前沿探索的用户。

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。

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。

这款企业级原型应用使用LangChain的工具模块、Pinecone向量数据库和ChatGPT（或gpt-3.5-turbo）构建了一个可以回答HR问题的自主代理系统。前端界面采用Streamlit框架。目前支持时间管理政策文件解析、员工数据查询和计算工具。用户可以通过简单配置，实现本地数据和API的使用与部署。适用于需要高效管理HR数据和处理常见HR问题的企业。