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Chrome-GPT是一个实验性项目，结合了Langchain和Selenium，允许AutoGPT代理全面控制Chrome浏览器。功能包括网页滚动、点击和表单填写，支持多种代理类型和记忆管理，并正在开发Chrome插件支持。请注意，该项目为实验性质，可能存在操作风险。

PyGPT是一款桌面AI助手，提供与OpenAI语言模型GPT-4、GPT-4 Vision和GPT-3.5的直接互动，并通过Langchain集成其他LLMs。支持对话、生成、辅助和图像处理等多种功能，使用DALL-E 3进行图像生成，利用GPT-4 Vision进行图像分析。支持文件系统操作、Python代码生成和执行、系统命令、电文语音合成和识别，集成微软Azure、Google、Eleven Labs和OpenAI的服务。多模态插件支持，适用于文本交互、系统自动化、日常辅助、视觉应用和代码生成。

优化描述，以如何在本地机器上快速建立和运行ChatPDF为核心，突出其隐私保护和成本效益的特点。进一步细化技术栈的用途，即Langchain、Ollama和Streamlit如何具体提升操作效率和用户界面体验。

本列表收录了优秀的LLM代理资源，涵盖开源框架、实用应用、平台及重要论文和讲座。关键工具包括Langchain、Llama Index、Haystack等，旨在为开发者提供高效的NLP解决方案。用户还可以提交和建议更多资源，支持社区开发。

docGPT项目允许用户无需API密钥即可查询文档内容，支持多种文件格式如PDF、Word和CSV。用户可以简单上传文件或直接输入文档URL进行交互。平台整合了两种模型：完全免费的gpt4free和需API密钥的openai模型。docGPT的易用性强，支持本地及Docker部署，是一个理想的文档交互工具。

提供丰富的SDK、框架、库和工具，支持AI代理的创建、监控、调试和部署。由e2b团队提供，无论使用什么技术栈，开发者都能高效构建智能代理应用。加入社区，共同讨论和改进这个资源库，获取项目更新和支持。

该项目使用量化版本的MPT-30B，允许在本地计算机上无需互联网连接与文档进行私密对话。项目提供了系统要求、安装步骤、文档导入过程及运行聊天脚本的详细说明。支持的文档格式包括CSV、Word和PDF等，用户可通过命令行输入问题并获取答案，全程数据保留在本地环境，保障隐私安全。

ReVA逆向工程助手项目提供了一个与特定反汇编器无关的AI助手，采用工具驱动的方法，帮助解决复杂的逆向工程任务。ReVA利用chain-of-reasoning技术与LLM配合完成任务，通过容错和减少LLM误差的方法提供更好的结果。支持多种模型和本地推理服务器，包括OpenAI和Ollama。项目集成Ghidra工具，提供高效的工作流程和操作日志记录功能，适合程序探索和详细分析。ReVA项目特点包括工具驱动的AI助手、多种模型支持、Ghidra工具集成、详细的操作日志和容错机制，确保在执行复杂逆向工程任务时提供准确的结果和顺畅的工作流程。

Delphic是一个使用LlamaIndex构建和部署大型语言模型（LLM）代理的简单框架，可用于分析和处理文档中的文本数据。虽然框架基于OpenAI的API，但兼容其他LLM，例如Langchain，支持使用Postgres作为向量存储，并通过Docker Compose实现快速本地部署。虽然Delphic项目目前不再维护，但它作为构建流式响应应用的概念验证工具仍具有参考价值。

lobe-cli-toolbox是一组AI驱动的CLI工具，提升Git提交与国际化操作的效率。主要功能包括生成基于Gitmoji的提交信息、自动化的国际化翻译，以及从模板库中自动复制问题标签。支持Langchain和ChatGPT，可分割大文件、增量更新，并允许用户定制OpenAI模型、API代理和温度设置。工具可在Github Codespaces或本地环境中使用，为开发者简化工作流程提供强有力的支持。

该仓库提供了一系列关于LLM和GenAi的课程，覆盖开发、运维和安全领域。课程基于Langchain框架，示范了如调用OpenAI、使用向量数据库和缓存策略等实例。还包括OWASP十大威胁、提示注入检测和缓解等安全问题。适合具备Python基础的开发者，通过这些课程可以全面掌握LLM和GenAi的实际应用。

这款Python应用程序读取PDF文档并将其分割成较小文本块，同时使用OpenAI技术创建文本向量表示，针对自然语言提问。本应用找到与提问语义相似的文本块并生成回答。应用还利用Streamlit构建用户界面，借助Langchain处理LLM。

langchain-chatbot项目为用户提供了一个互动界面，可以高效处理复杂任务。借助Langchain技术，此聊天机器人支持多种文件类型，并通过API密钥配置和数据库连接优化，用户设置过程简便。聊天界面高度可定制，未来还将支持更多文件类型和离线模型。加入社区获取帮助并贡献代码，享受MIT许可的开源项目。

本教程和模板帮助使用Atlas Embedding数据库和FastAPI构建语义搜索应用。通过快速启动和配置，支持上传各种类型的内容并生成嵌入进行语义搜索。模板简化了从数据收集到后端REST API集成的过程，还支持OpenAI Embedding API和Langchain集成，并提供视觉调试工具来帮助理解搜索结果。

PromethAI是一个基于Python的开源AGI项目，能够根据用户的目标和偏好提供推荐，并基于用户反馈进行优化。主要功能包括支持自动化任务、低延迟、易于使用和部署等。系统目前专注于食品领域，但可以扩展至其他任何领域。PromethAI通过引入决策树帮助用户进行决策和执行任务，并支持多种向量数据库。需注意使用GPT-4模型可能产生高额成本，建议用户自行监控API使用情况。

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。

Financial Agent是基于Langchain和FastAPI开发的开源金融分析工具。通过Polygon API，它可以获取实时股票价格、历史数据和最新新闻，计算所有者收益、股本回报率等财务指标，并支持简单的现金流贴现估值。该项目提供Docker容器化部署和本地安装两种方式，方便用户快速上手。需要注意的是，此工具仅供信息参考和学习用途，不构成任何投资建议。

这是一个基于FastAPI和Langchain的异步文档索引和检索框架。它利用PostgreSQL/pgvector进行向量存储，按文件ID组织嵌入向量。该框架提供文档管理、向量存储和异步操作功能，可集成到LibreChat或应用于其他ID导向的场景。支持多种向量数据库和嵌入模型，并包含详细的配置指南。

generativeAgent_LLM是一个基于Guidance、Langchain和本地LLM的生成式智能体框架。该项目支持记忆检索、反思、规划和对话生成等功能，能够模拟人类行为并实现交互。它在Langchain基础上进行了改进和扩展，添加了更多特性，更贴近原始论文的设计。除了支持本地LLM，项目还提供代理总结和采访等功能。同时包含详细使用说明和示例代码，便于快速上手和定制开发。

该开源项目展示了如何使用Langchain和Streamlit创建多功能聊天机器人。项目涵盖基础对话、上下文感知、互联网访问、文档查询、SQL数据库交互和网站内容交互等应用场景。提供完整代码实现和在线演示，支持本地运行及Docker部署。对于想要学习如何利用语言模型构建实用AI应用的开发者来说，这是一个很好的参考资源。

Langchain中文网是Langchain开源项目的中文社区平台，当前更新至v0.0.206版本。该平台提供全面的中文文档翻译，涵盖Langchain的核心功能、使用指南和最新更新。社区鼓励开发者参与翻译、代码开发和文档改进，旨在为中文用户提供深入学习和应用Langchain的资源。

text2vec-base-chinese-rag采用CoSENT训练框架构建，专注于中文文本理解和RAG任务。模型支持文本相似度计算，集成Langchain和FAISS向量存储功能，实现高效文档检索。项目提供自定义LLM的RAG实现示例，便于开发者快速应用和扩展。