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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
Prompt-Engineering-Guide - 优化和提升大语言模型应用的最新技术与资源
AI研究GithubLLMsPrompt Engineering开源项目算法优化问答系统
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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。
LLM-Tool-Survey - 大型语言模型工具学习调查研究
Github人工智能大语言模型工具学习开源项目综述自然语言处理
该研究系统性调查大型语言模型(LLMs)通过工具学习增强解决复杂问题能力。从工具学习的优势和实现方法两方面全面回顾现有文献,总结基准测试和评估方法,讨论当前挑战和未来方向,为相关研究和开发提供见解。
farfalle - 开源AI搜索引擎，支持本地和云端模型运行
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Farfalle是一个开源的AI搜索引擎，支持运行本地模型（如llama3、gemma、mistral、phi3）和通过LiteLLM使用自定义模型，还可使用云端模型（如Groq/Llama3、OpenAI/gpt4-o）。该项目集成了多个搜索提供商（如Tavily、Searxng、Serper、Bing），并具备专家搜索和聊天历史功能。用户可通过Docker进行本地部署，也可使用Vercel进行前端部署。项目详细信息和使用指南可在GitHub页面找到。
llm - LLM实验项目集合 探索大型语言模型应用
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该开源项目提供了一系列LLM实验。内容包括虚拟环境设置、必要包安装以及API集成指南。通过这些实验，开发者可以深入了解大型语言模型的应用，探索AI文本处理和向量数据库技术。项目注重实践，为AI领域学习者提供了有价值的资源。
vercel-llm-api - 免费获取多种LLM模型的API封装
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这是一款经过反向工程的API封装，提供对多种大型语言模型（LLM）的免费访问，包括OpenAI的ChatGPT和Cohere的Command Nightly。用户可以下载模型、生成文本和聊天消息，自定义参数并进行流式传输。支持使用代理，但目前不支持认证和高级模型。
llm-books - LLM应用开发实战与最新技术更新
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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。
langchainjs - LangChain.js 为LLM应用开发提供灵活强大的框架
AI应用开发GithubLangChain开源框架开源项目自然语言处理语言模型
LangChain.js是一个JavaScript框架，用于开发语言模型驱动的应用。它提供丰富的组件和集成，支持上下文感知和推理能力。框架包含开源库、生产化工具和部署选项，适用于构建问答系统和聊天机器人等应用。LangChain.js兼容多种环境，如Node.js、浏览器和Deno，为开发者提供灵活工具，助力创建复杂的LLM应用。
llamabot - LlamaIndex打造智能Slack机器人 实现高效对话与信息检索
GenAIGithubLlamaIndexQdrantSlackbot开源项目检索增强
LlamaIndex项目展示了构建基于检索增强生成的Slack机器人的方法。该机器人可监听对话、学习知识并回答问题。它使用向量存储索引技术,实现增量学习和持久化存储,还能根据消息时间分配权重。这一智能助手有助于团队高效检索和利用历史对话信息。
incubator-answer - 灵活可扩展的开源问答平台软件
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Apache Answer 是一个开源问答平台软件，可用于构建社区论坛、帮助中心或知识管理系统。该项目使用 Go 和 React 开发，支持 Docker 快速部署和自定义插件扩展。Apache Answer 提供灵活、可扩展的问答解决方案，适合各种规模的团队使用。
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