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langgraph

基于图的多智能体语言模型应用开发框架

LangGraph是一个基于图的多智能体语言模型应用开发框架。它提供循环和分支逻辑、状态持久化、人机交互和流式输出等功能。与其他框架相比,LangGraph能更精细地控制应用流程和状态。该框架可与LangChain集成,但不依赖于它。开发者可利用LangGraph构建复杂的智能体工作流和定制化语言模型应用。

graphologue - 实时可视化大型语言模型响应,提升信息获取与理解
GithubGraphologueLLMOpenAI APIUIST 2023交互图表开源项目
Graphologue将大型语言模型(如GPT-4)的文本响应实时转化为互动图表,使用创新提示和界面设计便于提取实体和关系,支持复杂信息任务。用户可以调整图示和提交上下文提示,促进与LLM的非线性对话,增强信息探索和组织能力。
langchain - 支持AI服务和自托管模型的集成解决方案
BumblebeeElixirGithubLLMChainLangChainOpenAI开源项目
Elixir LangChain是一个框架,使Elixir应用能够集成AI服务和自托管模型。支持的AI服务包括OpenAI ChatGPT、OpenAI DALL-e 2、Anthropic Claude、Google AI、Google Vertex AI等,以及Llama、Mistral和Zephyr等Bumblebee自托管模型。LangChain通过模块化组件和预构建链条,帮助开发者快速构建复杂应用,支持数据感知和环境交互功能,显著提高应用的灵活性和扩展性。
Autogen_GraphRAG_Ollama - 实现本地多智能体RAG系统的开源项目
AutoGenChainlitGithubGraphRAGOllama开源项目本地LLM
Autogen_GraphRAG_Ollama是一个将GraphRAG与AutoGen代理结合的开源项目。它利用Ollama的本地LLM实现免费离线嵌入和推理,通过函数调用整合GraphRAG的知识搜索方法。项目支持本地模型推理和嵌入,扩展了AutoGen以支持非OpenAI LLM的函数调用,并集成Chainlit UI处理持续对话和用户交互,打造了一个功能完备的本地化多智能体RAG系统。
llmgraph - 使用大语言模型生成多格式知识图谱
ChatGPTGithubHTML格式llmgraph图知识图谱开源项目虚拟环境
llmgraph工具从Wikipedia页面生成GraphML、GEXF和HTML格式的知识图谱,利用ChatGPT或其他大语言模型提取知识,支持多种实体类型和关系,并可缓存以高效扩展。无论使用默认的OpenAI gpt-3.5-turbo模型还是其他本地模型,都能生成详细图谱并显示token使用情况。
llm-graph-builder - 使用大型语言模型从非结构化数据中构建知识图谱
DiffbotGithubKnowledge GraphLLMNeo4jOpenAI开源项目
llm-graph-builder是一款利用OpenAI、Gemini等大型语言模型转化非结构化数据如PDF、文档、视频和网络页面等为结构化知识图谱的应用。此应用支持用户上传文件、自定义图谱模式,并使用Langchain框架进行图谱生成。用户还可以在多源数据环境下查看图谱,并通过对话查询与数据交互。
langchainrb - 通过Ruby开发LLM驱动的智能应用
GithubLLMLangchain.rbRuby向量搜索开源项目聊天机器人
Langchain.rb使用Ruby构建LLM驱动的应用程序,支持深度Rails集成。提供统一接口,兼容多种LLM提供商如OpenAI、GooglePalm、Cohere等,以及向量搜索数据库如Chroma、Pinecone和Weaviate。功能涵盖提示管理、输出解析、RAG系统构建等,并提供付费咨询服务,了解更多请联系开发者。
langchain_dart - Dart 和 Flutter 的 LLM 应用开发框架
AIDartFlutterGithubLLMLangChain.dart开源项目
LangChain.dart 是一个面向 Dart 和 Flutter 开发者的框架,用于构建基于大型语言模型(LLM)的应用。它提供统一 API 与多种 LLM 服务交互,包含检索和代理等模块,便于开发聊天机器人和问答系统。该框架采用模块化设计,支持多种集成,并使用 LangChain 表达式语言(LCEL)组合组件,简化 LLM 应用开发流程。
langchain-java - 实现了LangChain在Java语言中的迁移和应用
GithubJavaLLMLangChain JavaOpenAI大数据开源项目
LangChain Java项目实现了LangChain在Java语言中的迁移和应用,方便开发者在大数据领域构建基于LLM的应用。它支持多种集成,包括OpenAI、Azure OpenAI、ChatGLM2等语言模型,以及向量存储方案如Pinecone和Milvus。项目还提供丰富的示例和快速入门指南,适用于多种应用场景。如有任何问题,可以通过GitHub提交issue或联系开发者。
langchain4j - 为Java应用提供全面的LLM解决方案
API统一GithubJavaLLM集成LangChain4j开源项目社区发展
LangChain4j致力于为Java开发者提供一个高效、易于使用的LLM整合框架。通过统一API和一系列实用工具,支持多达15种语言模型和存储解决方案,极大地简化了开发过程,并缩短了开发周期。其丰富的示例和文档使得初学者也能轻松上手,加快LLM应用的构建和部署。
Awesome-Graph-LLM - 探索图结构与大语言模型的前沿融合及应用
Github图模型图神经网络多模态模型大语言模型开源项目知识图谱
Awesome-Graph-LLM项目汇集图相关大语言模型(Graph-LLM)领域的前沿研究成果和资源。内容涵盖数据集、基准测试、综述文章,以及图推理、节点分类、图分类等应用。项目还收录图提示、通用图模型和多模态模型等新兴方向的相关工作,为Graph-LLM研究提供全面参考。
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