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langchain

简化和优化上下文推理应用开发框架

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。

langchain-learning - LangChain学习笔记
ChatGLMGithubLLMlangchainopenaiprompt工程开源项目
介绍LangChain学习笔记,包括数据连接、模型IO、代理和内存等核心组件的使用。提供中英文示例,解析LangChain与ChatGPT和ChatGLM的兼容性,并介绍基于LangChain的复杂任务解决方案。探讨LangChain的问题与限制,并提供领域微调、工具链整合和检索优化的方法,帮助深入理解和应用LangChain技术。
langchain-rust - Rust版LangChain框架实现高效可组合LLM应用
GithubLLMLangChain Rust向量存储嵌入开源项目文档加载器
langchain-rust是LangChain在Rust中的实现,用于构建可组合的LLM应用。支持多种LLM如OpenAi、Azure OpenAi和Ollama,提供嵌入、向量存储、链式操作和多种工具集成功能。简单配置后,用户可快速启动对话链、问答链等应用。
langboot - SpringBoot与Langchain结合的AI应用开发指南
GithubLangBootSpringBoot大语言模型开源项目流式聊天知识库管理
本项目使用大语言模型和多种技术栈,构建高效的SpringBoot AI应用。支持多种文件格式的知识库接入、流式聊天、语音输入输出、会话管理和搜索引擎问答等功能。项目详细介绍了技术栈、功能路线图及快速启动指南,提供丰富示例,帮助用户快速上手。未来计划接入更多大语言模型和功能,以满足更多场景需求。
langchain-experiments - 实验与实现LangChain库的高级大语言模型应用
FAISSGPT-3.5 TurboGithubLangChainOpenAIPython开源项目
本项目展示了如何利用先进的语言模型(如OpenAI的GPT-3.5 Turbo和即将发布的GPT-4)以及FAISS库,创建搜索YouTube视频转录的数据库,进行相似度查询,并回答用户问题。项目覆盖LangChain框架的核心模块,包括模型、提示、记忆、索引、链条和代理,适用于开发客户支持聊天机器人、内容生成器、数据分析工具和智能搜索引擎等应用。
langchain-nextjs-template - LangChain与Next.js集成的AI应用开发模板
AIGithubLangChainNext.js开发模板开源项目自然语言处理
此开发模板整合LangChain和Next.js,展示多种AI应用场景的实现方法。包括基础聊天、结构化输出、复杂问题解答和检索增强生成等功能。模板支持流式响应,集成Vercel AI SDK,并提供LangGraph.js智能工作流示例。适合开发者快速构建和部署AI驱动的应用程序。
Langchain-Chatchat - 基于Langchain实现的开源知识库问答和Agent应用
APIGithubLangchain-Chatchat开源模型开源项目模型部署框架热门知识库问答
Langchain-Chatchat是一个基于ChatGLM与Langchain技术开发的开源项目,支持离线部署。该项目提供一个可扩展的知识库问答解决方案,特别适用于中文语境和开源模型。项目最新版本集成了多种模型推理框架,如Xinference、Ollama等,支持API调用和WebUI操作,致力于提供一个完备的知识管理与问答系统。
langforge - 简化环境设置和API管理的开源LangChain应用创建工具
GithubJupyter集成LangChain应用LangForgeREST接口开源工具开源项目
LangForge是一款开源工具包,可简化创建和部署LangChain应用的过程。其主要功能包括环境设置、API密钥管理、预定义笔记本、Jupyter实时聊天集成以及自动生成REST接口等。用户只需简单的安装命令,即可快速生成新应用,并通过模板在Jupyter中进行开发和互动。LangForge还提供便捷的REST接口生成功能,有助于应用的部署与共享,非常适合对LangChain开发感兴趣的用户。
langchain-decoded - 深入了解LangChain框架的多种模块与实际应用
GithubLangChainPython笔记本chatbots大语言模型开源框架开源项目
这系列文章详细解读LangChain框架的功能和应用,包括模型、嵌入、提示、索引、内存、链、代理和回调等模块,适用于聊天机器人、文本摘要、数据生成和问答系统等场景。通过Python笔记本记录的实践过程,并提供在Google Colab上的快速启动链接,帮助开发者充分利用大语言模型进行开发。欢迎关注和分叉项目,深入了解LangChain的实际使用方法。
langchain-swift - 适用于多个Apple平台的Swift AI库
GithubLangChainOpenAISwift开源项目本地模型聊天机器人
langchain-swift是一个纯客户端的Swift库,不需要服务器,并支持iOS、macOS、watchOS和visionOS(测试版)。它提供本地模型、聊天机器人、QA机器人和数据检索,通过配置OpenAI、Supabase、百度OCR等多种API接口来增强功能。该库优化了不同Apple平台上的AI模型性能,旨在为开发者提供高效全面的AI解决方案。
agentchain - 使用大型语言模型(LLM)来规划和编排多个代理,或使用大型模型(LM)来完成复杂的任务。
AgentChainGithub交互代理任务编排多模态大型语言模型开源项目
AgentChain采用先进的的大型语言模型,提供基于自然语言输入的规划与决策能力,支持文本、图像、音频和表格数据等多模态输入输出。其智能系统能够协调多个agent执行复杂任务,适用于计算机视觉、语音识别等数据处理工作,并可定制以满足各类项目需求,从自动化生成旅游图片到金融分析报告。此外,AgentChain还能通过Twilio等平台实现邮件发送和电话通知等通信任务。
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