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langforge

简化环境设置和API管理的开源LangChain应用创建工具

LangForge开源工具LangChain应用Jupyter集成REST接口Github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。

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介绍相关项目
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。
langchain-coder - 基于OpenAI与Vertex AI的智能代码生成工具
GEMINI AIGithubLangChain Coder AIOpenAIVertex AI代码生成开源项目
LangChain Coder AI是一款智能代码生成工具，集成了OpenAI和Google Vertex AI模型，支持多种编程语言。提供高级代码编辑器和自定义设置，同时支持在线与离线编译模式，提升代码生成的质量和效率。
LangSaaS - 面向开发者的RAG聊天机器人SaaS模板
AI工具LangChainLangSaaSNextJSRAGchatbot
LangSaaS为开发者提供了一个用于创建基于检索增强生成（RAG）技术的AI聊天机器人应用的SaaS模板。该模板集成了现代化前端（Next.js）和后端（Python环境中的LangChain），以及LangChain、Qdrant、Cohere、UnstructuredIO和Stripe支付网关等工具。开发者可以利用这一模板快速构建和部署RAG聊天机器人应用，大幅缩短开发周期。LangSaaS的模块化架构使其具有良好的可定制性，能够满足不同项目的特定需求。
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-js-tutorial - 介绍了如何使用Langchain框架与工具库构建定制化的数据驱动的大型语言模型应用的教程
GithubLangChainjavascript开发者typescript教程大型语言模型开源项目自定义数据应用
该教程详细介绍了如何使用Langchain框架与工具库构建定制化的数据驱动的大型语言模型应用，为开发个性化聊天机器人和自然语言响应助手提供了便捷方案。涵盖快速安装指南、环境变量配置和示例运行方式，特别适合Typescript和Javascript开发者。
AgentForge - 低代码平台，便捷创建与测试AI智能代理
AI代理AgentForgeGithub多模型支持开源项目数据库无关性认知架构
AgentForge是一个低代码框架，简化了AI自主代理和认知架构的快速开发、测试和迭代过程。支持OpenAI、Google Gemini、Anthropic Claude以及本地模型如Ollama和LMStudio，灵活运行不同模型。适合新手与资深开发者，提供用户友好的界面和数据库无关的可扩展框架，助力构建复杂的AI系统，是AI项目的理想选择。
langgraph - 基于图的多智能体语言模型应用开发框架
GithubLangGraph图形结构多智能体开源项目状态管理语言模型
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。
langchain-ray - 现代开源LLM开发必备库
GithubLLMLangChainPythonRay开源库开源项目
LangChain和Ray是关键的Python库，用于快速开发和部署大规模语言模型（LLM）应用。项目提供了多种技术示例和用例，包括开源LLM搜索引擎、快速嵌入生成及基于检索的问答系统。通过文档、Slack和论坛与开发者社区互动，共同学习与成长。
langroid - 创新的多智能体编程框架，加速LLM应用开发和部署过程
GithubLLM应用开发LangroidOpenAIPython多代理框架开源项目
Langroid是一款由来自CMU和UW-Madison的前研究人员开发的Python框架，旨在实现直观、轻便和高度可扩展的LLM应用开发。借助该框架，开发者可以搭建智能体，加载组件，执行任务并通过消息交换进行协作，有效简化了开发流程。多家公司已在生产环境中采用Langroid，验证了其易用性和灵活性。
langtest - 开源工具助力语言模型全面测试与优化
AI偏见检测GithubLangTestNLP开源项目模型评估语言模型测试
LangTest是一款强大的开源工具,专为语言模型的测试和优化而设计。该工具提供超过60种测试类型,全面评估模型的鲁棒性、偏见、表示、公平性和准确性。LangTest兼容多个主流NLP框架,如Spark NLP、Hugging Face和Transformers。此外,它还能对OpenAI、Cohere等大型语言模型进行问答、毒性检测和临床测试等方面的评估。通过使用LangTest,数据科学家可以开发出更安全、可靠和负责任的自然语言处理模型。
相关项目
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