langchain

简化和优化上下文推理应用开发框架

LangChain 大语言模型 AI应用开发开源框架代理 Github 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。

文档

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。

agentkit - 快速构建聊天式代理应用的工具

AgentKitFastAPIGithubLangChainNextjs可扩展性开源项目

AgentKit是一个基于LangChain的开源项目，由BCG X设计。它使开发者能够迅速构建聊天式代理应用，可适应从原型到生产级的多场景需求。主要特性包括模块化快速部署、设计灵活的UI/UX以及稳定可靠的运行性能，适合应用于各种真实世界场景。

langstream - LangStream开源项目：支持云端和本地开发的多功能工具及示例应用

CLIGithubKubernetesLangStream开发开源项目部署

LangStream开源项目提供多功能开发工具和示例应用，通过CLI或Kubernetes集群运行和部署。提供多种安装方式及详细文档和支持，适用于MacOS和Unix系统。项目集成OpenAI，用户能快速创建和管理应用。支持通过Helm图表进行生产级部署，并兼容EKS、AKS、GKE等主流云服务提供商的Kubernetes集群，同时提供minikube本地部署解决方案，用于快速测试和开发。

anchoring-ai - 无代码AI应用构建协作开源平台

Anchoring AIGithubLLM应用开源工具开源项目无代码界面模块化设计

Anchoring AI是一个无代码AI应用构建平台，支持团队协作开发基于GPT等大型语言模型的应用。平台提供拖放式界面、模块化设计、批处理功能和提示管理，便于创建和分享AI应用。它集成Langchain，支持自定义认证，并通过缓存优化提升性能、降低成本。该开源项目旨在促进团队向AI驱动转型。

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。

generativeAgent_LLM - 交互式人类行为模拟框架

AI模拟Generative AgentsGithubLangchain人工智能开源项目本地LLM

generativeAgent_LLM是一个基于Guidance、Langchain和本地LLM的生成式智能体框架。该项目支持记忆检索、反思、规划和对话生成等功能，能够模拟人类行为并实现交互。它在Langchain基础上进行了改进和扩展，添加了更多特性，更贴近原始论文的设计。除了支持本地LLM，项目还提供代理总结和采访等功能。同时包含详细使用说明和示例代码，便于快速上手和定制开发。

ContinualLM - 语言模型持续学习的开源框架

ContinualLMGithub开源项目语言模型迁移学习连续学习领域适应

ContinualLM是专注于语言模型持续学习的开源框架。它集成多种先进方法,采用统一的训练评估流程。支持领域自适应预训练和端任务微调,包含6个领域数据集。该框架致力于推动语言模型持续学习研究,为研究人员提供灵活有力的工具。

mllm - 轻量级移动设备多模态大语言模型推理引擎

AI推理引擎Githubmultimodal LLM开源项目移动设备边缘计算量化

mllm是一款针对移动和边缘设备优化的多模态大语言模型推理引擎。该引擎采用纯C/C++实现，无外部依赖，支持ARM NEON和x86 AVX2指令集，并提供4位和6位整数量化。开发者可利用mllm构建智能个人助理、基于文本的图像搜索、屏幕视觉问答等移动应用，实现本地推理而无需上传敏感数据。

LLMs-Planning - 大型语言模型规划与推理能力评估与分析工具

GithubLLM人工智能基准测试开源项目规划评估

LLMs-Planning项目包含PlanBench和大型语言模型规划能力分析两个子项目。PlanBench提供可扩展的基准测试，用于评估大型语言模型在规划和推理变化方面的表现。项目还对大型语言模型的规划能力进行了批判性调查，为自然语言处理和人工智能规划领域的研究者提供了重要参考。

internlm2_5-1_8b-chat - 开源18亿参数模型提升推理能力与工具调用效率

GithubHuggingfaceInternLM工具利用开源模型开源项目推理能力模型模型性能

InternLM2.5是一个开源的18亿参数基础模型，拥有卓越的数学推理和增强的工具调用能力，其能够从多个网页搜集信息并进行分析和指令理解。在OpenCompass的评测中，该模型在MATH、GPQA等基准测试中表现突出。尽管在推理和综合能力上具有优越性，仍需注意潜在的风险输出。通过Transformers和LMDeploy工具，用户可以轻松加载和部署此模型以适应多种应用场景。

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