#Streamlit
RAGxplorer入门指南 - 可视化RAG的开源工具
rags
RAGs是一个基于Streamlit的应用程序，使用自然语言从数据源创建RAG管道。用户可以描述任务和参数，查看和修改生成的参数，并通过RAG代理查询数据。项目支持多种LLM和嵌入模型，默认使用OpenAI构建代理。该应用程序提供了一个标准的聊天界面，能够通过Top-K向量搜索或总结功能满足查询需求。了解更多关于安装和配置的信息，请访问GitHub页面或加入Discord社区。
DemoGPT
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。
RAGxplorer
RAGxplorer是开源工具，旨在为检索增强生成（RAG）技术提供直观的视觉化展示。该工具支持PDF文档的分析和查询，提供包括Jupyter和Colab在内的多种教程，适用于数据呈现与分析。
local-rag-example
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。
docGPT-langchain
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。
llama2
此聊天机器人应用使用Meta的开源Llama 2模型，尤其是a16z团队部署的Llama2-7B模型。应用程序经过重构，可以轻量级部署到Streamlit Community Cloud平台。需要获取Replicate API令牌才能使用。除此之外，还可以尝试更大规模的Llama2-13B和Llama2-70B模型。
ChatPDF
ChatPDF允许用户轻松上传PDF文件并进行交流，利用人工智能技术实现即时答复和信息检索以及文档总结。ChatPDF支持多种开发环境，便于用户实现快速创建与更新推送，且提供详细的教程与示例。
sandbox-conversant-lib
conversant 是一个实验性的开源框架，专为创建能与用户互动的定制化对话代理而设计。项目基于 Cohere 平台，支持多种聊天机器人角色的自定义，包括客户支持、钟表销售、数学教师和奇幻巫师。通过提供简单的描述和示例对话，用户可以轻松创建个性化角色。设计的模块化和灵活性使该框架易于扩展，快速集成大型语言模型，实现对话功能。
streamlit
Streamlit能够在几分钟内将Python脚本转变为交互式Web应用程序，大大缩短开发时间。用户可以创建仪表板、生成报告或开发聊天应用，并通过Community Cloud平台部署和管理这些应用。Streamlit简洁易用，支持快速原型设计和实时编辑，完全开源且免费，是开发各类数据应用的理想工具。