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llm-answer-engine

整合多种AI技术的开源问答系统

LLM Answer EngineAI技术自然语言处理开源项目搜索技术Github

llm-answer-engine是一个开源问答系统，集成了Groq、Mixtral AI和Langchain.JS等多种AI技术。该系统能高效返回信息来源、答案、图片和视频，并生成后续问题。项目基于Next.js和Tailwind CSS构建，整合了Brave Search和Serper API等搜索功能。开发者可以通过这个项目探索自然语言处理和搜索技术，系统支持多种配置和功能扩展。

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介绍相关项目
llm-search - 支持多格式文档和语义重排搜索功能的问答系统
GithubpyLLMSearch大型语言模型开源项目文档嵌入混合搜索语义搜索
llm-search是一款高效的问答系统，提供简易的YAML配置和与多个本地文档集的交互能力。特色包括优化的文档解析、结合HyDE技术提高搜索结果的准确性和相关性的混合搜索、聊天历史、深度链接、重新排名和定制嵌入等。适用于各类大型语言模型，如OpenAI或本地方案，提供高度定制化。此外，系统能够生成高质量的密集和稀疏嵌入，以优化搜索效果，支持多查询和与其他LLM平台的互操作性。
Knowledge-QA-LLM - 开源本地知识库智能问答系统
GithubKnowledge QA LLM大语言模型开源项目本地知识库模块化设计问答系统
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。
sensei - AI驱动的智能问答引擎 提供精准答案
AI搜索引擎FastAPIGithubNext.jsSensei Search开源大语言模型开源项目
Sensei Search是一款基于AI技术的智能问答引擎，集成多种先进的大型语言模型。采用现代web技术构建，支持本地和云端部署，提供快速、准确的信息检索和问题解答服务。能够处理日常查询和复杂问题，提供智能化的解决方案。这个开源项目结合了先进的AI搜索和问答技术，为用户提供全面的信息检索体验。
search_with_ai - 构建基于对话的AI搜索系统，集成多种搜索引擎与语言模型
AI搜索Docker部署GithubNode.jsOpenAIVue3开源项目
search_with_ai是一个开源项目，基于Node.js和Vue3创建，支持OpenAI、Google等多个语言模型及Bing、Google等搜索引擎。该系统特色包括响应式设计、多语言选项以及夜间模式，可通过Docker快速部署，不需密钥便可使用默认设置运行。
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。
mongodb-demo - LlamaIndex和MongoDB构建智能问答系统实践
FlaskGithubLlamaIndexMongoDBNext.js向量搜索开源项目
本项目展示了利用LlamaIndex和MongoDB构建智能问答系统的完整流程。从数据导入到索引创建,再到API开发和前端部署,涵盖了系统构建的各个环节。结合OpenAI语言模型和MongoDB向量搜索,实现了对特定数据集的复杂查询和智能回答。项目提供了一个端到端的工作流程,可供开发者参考创建AI驱动的应用。
web-llm - 浏览器语言模型推理引擎，完全支持OpenAI API
GithubOpenAI API兼容性WebGPUWebLLM大语言模型开源项目浏览器内推理
WebLLM是一款借助WebGPU技术，实现硬件加速的浏览器内语言模型推理引擎，无需服务器即可直接在浏览器内运行。完全兼容OpenAI API，并具备流式输出和JSON模式生成功能，支持广泛的模型集成。通过NPM或CDN可以快速集成到各类AI交互应用中，同时确保用户隐私安全，并享受高效的GPU加速体验。
llm-zoomcamp - 十周课程教你构建AI问答系统
AI系统GithubLLM Zoomcamp在线课程大语言模型开源项目问答系统
LLM Zoomcamp是一个十周免费在线课程，聚焦LLM实际应用。课程教授如何构建基于知识库的AI问答系统，内容包括LLM和RAG简介、开源LLM、向量数据库、评估监控、LLM编排等。由业内专家指导，适合具备编程基础的学习者。通过实践项目，学员能掌握构建AI系统的实用技能。
chat-langchainjs - 基于LangChain.js的本地托管智能问答系统
GithubLangChainNext.js向量存储开源项目文档问答聊天机器人
chat-langchainjs是一个开源项目，基于LangChain.js和Next.js构建，专注于LangChain文档的智能问答。项目实现了从文档摄取、向量存储到问答生成的完整流程，集成了RecursiveUrlLoader和SitemapLoader等工具。此外，项目提供了全面的技术文档，包括概念解释、修改指南、本地运行步骤、LangSmith集成、生产准备和部署说明，为开发者提供了强大的支持。
WebGLM - 一个结合网络搜索与信息检索的高效问答系统
ChatGLM2-6BGLMGithubWebGLM人工智能开源项目问答系统
WebGLM是一个结合网络搜索与信息检索的高效问答系统，利用10亿参数的GLM生成准确答案。系统提升了性能，通过长上下文处理和人类偏好评分机制优化用户体验，支持多平台部署与扩展，提供流畅、实时的交互。
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