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arc-dsl

针对抽象推理语料库的领域特定语言

arc-dsl是为抽象推理语料库(ARC)设计的领域特定语言,提供了表达能力强大且通用的原语集。该项目包含DSL定义、示例程序和详细文档,展示了如何处理复杂的视觉推理问题。arc-dsl为开发者和研究人员提供了探索和解决抽象推理挑战的工具,支持编写针对ARC任务的通用求解程序。

langchain4j-aideepin - 融合大语言模型和Langchain4j的开源RAG智能对话系统
AI绘图GithubLangChain4j-AIDeepinRAG大语言模型开源项目知识库
LangChain4j-AIDeepin是一个基于大语言模型和Langchain4j框架的开源RAG系统。该项目提供多会话、图片生成、知识库和智能搜索等功能,支持多种AI模型和搜索引擎。系统包含用户端和管理端,采用Java和Vue3技术栈开发,支持离线部署。这是一个功能丰富、灵活可定制的AI应用开发平台。
Arc2Face - 生成人脸图像的模型
Arc2FaceGithubID相似性Stable Diffusion人脸模型开源项目高质量图像生成
Arc2Face利用ArcFace嵌入实现快速生成高质量人脸图像。训练于大规模WebFace42M数据集,具备优越的ID相似性和多输入模式扩展性。结合Stable Diffusion,支持ControlNet控制姿态,适用多平台。提供安装和使用指南及加速推理选项,确保灵活高效应用。
AgileCoder - 基于敏捷方法论的多智能体软件开发框架
AgileCoderGithub任务导向多智能体框架开源项目敏捷方法论软件开发
AgileCoder是一个基于敏捷方法论的多智能体软件开发框架。该框架通过动态任务列表和迭代冲刺阶段模拟真实软件开发流程,支持OpenAI、Azure OpenAI和Anthropic等多种模型。AgileCoder能够生成复杂软件项目,在HumanEval、MBPP和ProjectDev等评估中展现了优秀性能。
Arcwise - 将电子表格智能化的数据分析助手
Arcwise是一款为Google表格设计的AI数据分析工具,将人工智能与业务数据结合,使用户能在电子表格中进行深度分析。该工具自动生成图表、提供见解,支持自然语言查询,简化数据分析过程。无需编码,用户即可获得强大的分析能力,深入探索数据。Arcwise的可视化功能有助于理解数据趋势和模式,并提供AI辅助报告生成,为企业数据驱动决策提供全面支持。
Easy-RAG - 构建高效RAG系统 集成多功能知识库和先进对话能力
Easy-RAGGithub向量数据库大模型聊天开源项目知识图谱知识库
Easy-RAG是一个功能全面的检索增强生成(RAG)系统,支持多种文件格式的知识库管理。系统整合了Chroma、FAISS等向量数据库,并采用rerank技术提高信息检索效率。它具备纯大模型多轮对话和基于知识库的问答能力,适合学习、使用和自主扩展。Easy-RAG还支持音频视频的语音转文本功能,为构建智能对话系统提供了全面的解决方案。
circt - 硬件设计领域的开源编译器基础设施
CIRCTEDAGithubLLVMMLIR开源项目硬件设计
CIRCT项目旨在将MLIR和LLVM开发方法应用于硬件设计工具领域。它提供一致的、模块化的基础设施,支持多种中间表示,以解决现有EDA工具的局限性。CIRCT鼓励社区通过Discourse论坛、周会和代码贡献参与项目,共同推进开放硬件工具的发展。
ai-jsx - JavaScript和JSX驱动的智能应用开发框架
AI.JSXGithubLLMReact人工智能应用开源项目框架
AI.JSX是一个基于JavaScript和JSX的AI应用开发框架。该框架集成了先进的提示工程工具,支持LLM渲染React组件,兼容OpenAI、Anthropic等多种模型。AI.JSX内置工具和文档问答功能,支持生成式UI,可用于独立LLM应用或大型React项目。框架具备流式处理能力,适配现代Web技术栈,并与LangChainJS无缝集成,为AI应用开发提供全面解决方案。
yarp - 开源机器人通信和设备接口框架
GithubYARP开源项目机器人平台设备接口通信库
YARP是一款开源的机器人通信和设备接口框架,适用于从人形机器人到嵌入式设备的广泛应用场景。它提供跨平台的通信功能,实现不同硬件和软件模块的无缝交互。YARP以灵活性和可扩展性为设计核心,有利于开发复杂的机器人系统。该框架支持多种主流操作系统,并配有完善的文档和教程资源。YARP采用BSD-3许可证,为机器人研发提供了灵活的开发工具。
rag - 高效检索增强生成系统RAG实现
GithubLLMRAGtxtai向量搜索图搜索开源项目
RAG with txtai项目实现了一个基于Streamlit的检索增强生成应用。系统集成了向量RAG和图RAG两种方法,通过控制语言模型的上下文来增强回答的准确性。项目支持Docker容器和Python虚拟环境部署,可灵活添加自定义数据并通过环境变量配置模型参数。这一versatile的RAG系统适用于广泛的知识检索和智能问答应用场景。
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