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本地LLM驱动的离线文档对话系统 支持多种文件格式

Local Llama是一个基于本地LLM的离线文档对话系统。该项目支持PDF、TXT、DOCX等多种文件格式,使用Ollama集成本地LLM,实现完全离线运行。系统采用持久化向量数据库存储文档索引,通过Streamlit提供用户界面。Local Llama无需依赖云服务,确保数据隐私和离线访问,为用户提供安全、高效的文档交互体验。

Llama Workspace - 自托管AI聊天平台为团队和企业提供安全解决方案
AI工具Llamaworkspace博客开源项目社交媒体联系方式
Llama Workspace为团队和企业提供自托管AI聊天平台,支持在用户自有基础设施上部署,保障数据隐私和安全。作为企业级AI解决方案,平台具备用户管理功能,提供多渠道技术支持。通过自定义部署,确保数据安全。平台通过博客分享AI技术资讯和使用指南,并在社交媒体保持活跃交流,为用户提供全面的AI应用体验。
ollama-app - 现代化Ollama客户端,本地大语言模型管理工具
AI聊天GithubOllama App多模态输入开源项目模型选择器自定义构建
Ollama App是一款现代化的Ollama客户端应用,为大语言模型提供优质的使用体验。该应用支持多模态输入、模型选择、多语言界面等功能,同时确保所有数据在本地网络中处理,保障隐私安全。用户可连接Ollama服务器,选择模型对话,自定义系统提示词,并支持聊天记录导出。界面简洁直观,操作便捷,是管理和使用本地大语言模型的实用工具。
Local-LLM-User-Guideline - 本地大语言模型深度解析 理论与实践全方位探讨
GithubLLM开源模型开源项目本地部署自定义隐私保护
本项目提供Local-LLM全面指南,深入剖析大语言模型背景、开源LLM利弊、在线与本地LLM对比及应用场景。详述LLM运作机制、应用差异和在线使用挑战。指南助力用户选择合适LLM方案,尤其适合本地部署LLM的开发者和研究人员参考。
llama-hub - 社区驱动的大语言模型数据集成工具库
GithubLlamaHubLlamaIndex工具集成开源项目数据加载器
LlamaHub是一个开源项目,汇集了社区贡献的数据加载器、工具和Llama包。该项目旨在简化大型语言模型与多样化知识源的连接过程。LlamaHub提供丰富的工具集,支持创建自定义数据代理,实现智能数据处理和应用。通过PyPI包和LlamaIndex下载器等多种集成方式,LlamaHub为用户提供了便捷的使用体验,有助于充分发挥大型语言模型的潜力。
ChatLLM - 基于知识库的多模型集成与自动化对话解决方案
ChatLLMChatOCRChatPDFGithubLLMOpenaiEcosystem开源项目
ChatLLM通过知识库支持,实现对多种大模型和文档格式的智能对话。该开源项目提供API分发系统,兼容多个LLM,并支持Openai生态。项目还包括ChatOCR、ChatMind、ChatPDF等模块,便于部署与集成。
nvim-llama - Neovim插件实现本地运行大型语言模型
DockerGithubNeovimOllama大语言模型开源项目插件
nvim-llama是一个Neovim插件,通过Ollama接口实现本地运行大型语言模型。支持Llama 2、Mistral和CodeLlama等开源模型,利用Docker确保跨平台兼容性。插件提供简单配置选项,用户可轻松选择和下载模型,并通过:Llama命令在Neovim中与AI模型进行对话交互。
chatd - 本地AI文件交互工具,数据安全保密
ChatdGithubMistral-7BOllama开源项目文档聊天本地AI
Chatd是一款桌面应用,使用本地大型语言模型与文件交互,确保数据安全,不上传云端。应用内置LLM运行程序,开箱即用,使用Ollama服务器支持跨平台LLM运行API,并自动管理其生命周期。支持GPU加速和自定义模型选择,适用于MacOS、Windows和Linux系统。
create_llama_projects - 基于create-llama的开源AI项目集 涵盖数据分析与智能交互
AI应用GithubLlamaIndexcreate-llama开源项目文档处理项目
create_llama_projects是一系列基于create-llama命令构建的开源AI项目。项目涵盖嵌入式表格分析、多文档比较、多模态聊天、文档问答等应用。通过整合语言模型和索引技术,这些项目展示了AI在数据分析和智能交互领域的实际应用潜力。
Llama3-Chinese-Chat - 基于Llama 3的中英双语优化大语言模型
ChineseGithubLlama3人工智能开源项目自然语言处理语言模型
Llama3-Chinese-Chat项目基于Meta-Llama-3-8B-Instruct模型开发,采用ORPO方法优化训练,大幅提升中英双语交互能力。该模型具备角色扮演、工具使用等功能,提供多种版本选择。最新v2.1版本在数学、角色扮演和函数调用方面性能显著提升,训练数据集扩充至10万对。项目同时提供Ollama模型和量化版本,便于快速部署使用。
Llama-3.1-405B - Meta开发的多语言大规模语言模型集合,支持商业和研究使用
GithubHuggingfaceLlama 3.1人工智能多语言大语言模型开源项目模型自然语言处理
Llama 3.1是Meta开发的多语言大型语言模型系列,提供8B、70B和405B三种规模。模型采用优化的Transformer架构,支持128k上下文长度,使用分组查询注意力机制提升推理效率。经指令微调后,可用于多语言对话等场景,在行业基准测试中表现出色。支持8种语言,适用于商业和研究用途,如助手式聊天和自然语言生成等任务。
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