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Knowledge-QA-LLM

开源本地知识库智能问答系统

Knowledge-QA-LLM是一个开源的本地知识库智能问答系统,基于大语言模型构建。系统采用模块化设计,支持多种常见文档格式,易于部署和扩展。项目独立于lanchain库,组件可灵活替换,代码结构清晰。除大语言模型接口外,其他部分支持CPU运行,适用于各种规模的应用场景。

paper-qa - 高效PDF与文本文件问答工具
GithubLLMOpenAIPDF解析PaperQAlangchain开源项目
PaperQA是一款轻量级工具,专为从PDF和文本文件中进行问答设计,通过内嵌引用确保答案准确。默认使用OpenAI Embeddings,支持与langchain和开源模型结合。其流程包括文档向量化、查询向量化、文档搜索、摘要生成、相关摘要选择,并生成最终答案。PaperQA支持异步操作,兼容多种LLM,并提供多种自定义和扩展选项,如本地向量存储和Zotero数据库集成,是科研人员高效处理文档问答的理想选择。
paper-qa - 基于文档的智能问答系统 实现精准信息检索和回答生成
GithubLLMPaperQA嵌入式向量开源项目异步处理文献问答
paper-qa是一款轻量级文档问答工具包,专门从PDF和文本文件中提取信息并生成回答。通过文档嵌入、向量搜索和摘要生成等技术,结合大型语言模型,paper-qa能够提供高质量且有据可依的回答。支持OpenAI、Anthropic等多种嵌入和语言模型,并可集成本地托管模型。工具提供异步API,支持自定义文档添加和引用格式推断,还可整合外部向量存储。这些特性使paper-qa成为科研和信息检索领域的实用解决方案。
QA-Pilot - 利用LLM模型的GitHub代码库交互式聊天工具
GitHub代码仓库GithubLLM模型QA-Pilotcode graph开源项目聊天功能
此项目是一个互动聊天工具,利用在线和本地LLM模型来快速理解和导航GitHub代码库。支持多种LLM模型如Ollama、OpenAI、Mistralai等,能够存储聊天记录、进行多聊天室会话,并快速定位会话。还集成了CodeGraph以查看Python文件。最新版本增加了对Moonshot和Nvidia API的支持,旨在验证本地解决方案的可行性,不建议用于分析关键数据或敏感代码库。
Llama3-ChatQA-1.5-8B - 强化对话问答和检索增强生成的高性能AI模型
GithubHuggingfaceLlama3-ChatQA-1.5人工智能开源项目检索增强生成模型自然语言处理问答系统
基于Llama-3开发的大语言模型,专注于优化对话式问答和检索增强生成能力。模型提供8B和70B两个版本,采用改进的训练方案,增强了表格理解和算术计算能力。在ChatRAG Bench评测中,模型在多个数据集上表现优异,尤其擅长处理上下文对话和文档检索。支持完整文档输入和分块检索两种使用方式,适用于多种对话问答场景。
LLMBox - 全面的大型语言模型训练与评估框架
GithubLLMBox大语言模型开源项目模型评估训练管道高效推理
LLMBox是一个综合性大型语言模型(LLM)库,集成了统一的训练流程和全面的模型评估功能。该框架旨在提供LLM训练和应用的完整解决方案,其设计注重实用性,在训练和使用过程中体现出高度的灵活性和效率。LLMBox支持多样化的训练策略和数据集,提供丰富的评估方法,并具备高效的推理和量化能力,为LLM的研究和开发提供了强大支持。
mlc-llm - 通用大语言模型高性能部署引擎
AI模型优化GithubMLC LLMMLCEngine开源项目机器学习编译器高性能部署
MLC LLM是一款用于大语言模型的高性能部署引擎,支持用户在各种平台上开发、优化和部署AI模型。核心组件MLCEngine通过REST服务器、Python、JavaScript、iOS和Android等接口提供OpenAI兼容的API,支持AMD、NVIDIA、Apple和Intel等多种硬件平台。项目持续优化编译器和引擎,与社区共同发展。
langchain - 简化和优化上下文推理应用开发框架
AI应用开发GithubLangChain代理大语言模型开源框架开源项目
LangChain是一个开发大型语言模型(LLM)应用的开源框架,提供从原型到生产的全生命周期支持。它包含开源库、生产化工具和部署方案,可用于构建问答系统、结构化数据提取和聊天机器人等应用。其特色在于模块化设计、丰富的第三方集成和预置链式结构,有效提升了LLM应用的开发效率和灵活性。
primeqa - PrimeQA:多语言问答系统的开源研究和开发平台
GithubPrimeQA信息检索多语言问答开源项目机器阅读理解问题生成
PrimeQA是一个开源平台,帮助研究人员和开发人员训练先进的问答模型。用户可以在PrimeQA上复制NLP会议中的实验,下载预训练模型并应用于自定义数据。该平台支持信息检索、多语言阅读理解、问题生成及检索增强的生成技术。PrimeQA在多个排行榜中名列前茅,整合Transformers工具包以提供强大的问答功能,满足领先的研究和开发需求。
KnowLM - 支持数据处理、模型预训练、微调及知识增强的LLM框架
GithubKnowLMNLP大模型开源项目深度学习知识增强
该框架提供大型语言模型的数据处理、预训练和微调功能,包含ZhiXi、OneKE等知名模型,并具备指令处理、知识增强和幻觉检测等模块。框架持续优化,适用于信息提取和知识增强,简化语言模型的训练与应用。所有模型权重和数据集均在HuggingFace上可获得,整合EasyInstruct、EasyDetect和EasyEdit模块,提升知识推理与交互能力。
llm-engine - 自定义和部署大语言模型的开源解决方案
GithubLLM EngineScale大语言模型开源项目推理API模型微调
LLM Engine是一款Python库、CLI和Helm图表,能够在Scale托管基础设施或自有Kubernetes云中自定义和部署基础模型。支持LLaMA、MPT和Falcon等开源基础模型的API部署和服务,并允许在自有数据上微调以优化性能。该引擎优化推理功能和开源集成,提高部署和微调效率,未来还将提供K8s安装文档和快速冷启动时间。
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