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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

Knowledge GraphNeo4jLLMOpenAIDiffbotGithub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。

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介绍相关项目
llm-books - LLM应用开发实战与最新技术更新
AI应用开发GithubLLMLangChainRAG专题国内模型厂商开源项目
该项目专注于大语言模型和人工智能应用开发，涵盖LangChain和LlamaIndex等技术。用户可通过本地阅读和构建GitBook镜像学习实战项目，内容包括LLM应用评估、RAG专题和国内模型厂商API解读，并开放交流群供学习者交流与协作。
llms - 大型语言模型的原理与实践应用全面解析
BERTGPTGithubTransformer开源项目自然语言处理语言模型
本项目全面介绍大型语言模型(LLMs)的基本概念、应用场景和技术演进。内容涵盖统计语言模型、神经网络语言模型,以及基于Transformer的预训练模型如GPT和BERT等。系统讲解LLMs核心原理,并探讨模型评估、文本生成和提示工程等实用技术。同时展示LLMs在计算机视觉等领域的创新应用,通过理论与实践结合,为读者提供深入了解LLMs技术的全面指南。
LlamaIndex - 开源数据框架助力企业构建LLM应用
AI工具LLM应用LlamaIndex企业数据开源数据框架
LlamaIndex是一个用于构建大型语言模型(LLM)应用的数据框架。它支持160多种数据源和格式的加载，40多个向量存储和数据库的集成，以及LLM工作流程编排。该框架提供社区贡献的连接器、工具和数据集，并可与多种服务集成。LlamaIndex为开发者提供了构建LLM应用所需的工具和资源，简化了自定义数据源与LLM的连接过程。
llm - LLM实验项目集合 探索大型语言模型应用
API密钥GithubLLM实验OpenAIPinecone开源项目虚拟环境
该开源项目提供了一系列LLM实验。内容包括虚拟环境设置、必要包安装以及API集成指南。通过这些实验，开发者可以深入了解大型语言模型的应用，探索AI文本处理和向量数据库技术。项目注重实践，为AI领域学习者提供了有价值的资源。
JsonLLM - 为大型语言模型提供JSON格式交互的开发工具
AI工具JSONJsonLLM加载数据程序
JsonLLM是一款专为大型语言模型(LLM)设计的交互工具。该工具采用JSON格式构建和处理LLM请求，为开发者提供高效的操作和调用方式。通过结构化和标准化的通信方法，JsonLLM有望提升AI开发效率和代码可读性。尽管当前网站内容较少，这款工具仍展现出成为LLM交互领域重要解决方案的潜力。
awesome-azure-openai-llm - 揭示Azure OpenAI与大型语言模型（LLM）的综合功能
API集成Azure OpenAIGithub信息检索大语言模型开源项目语言模型训练
提供Azure OpenAI和大型语言模型（LLM）的综合参考，包括服务与技术的详细比较和专有功能介绍。深入探讨私有网络支持、角色认证和AI内容过滤的优势，非常适合希望全面了解并运用Azure OpenAI整合服务的技术用户。
ScaleLLM - 优化大语言模型推理，兼容多种开源模型
GithubScaleLLM大模型推理开源项目生产环境集成开发高效性能
ScaleLLM是一个为大语言模型（LLMs）设计的高效推理系统，适用于生产环境。支持Llama3.1、Gemma2、Bloom、GPT-NeoX等多种开源模型，集成了CUDA图、前缀缓存、分块填充和推测解码等高级功能。项目正在积极开发，目标是提高效率并加入更多特性。现已上架PyPI，可通过pip安装。ScaleLLM还提供兼容OpenAI的REST API和本地聊天机器人UI，支持离线批量推理和在线分布式推理。
llmdocparser - 基于LLM的智能PDF解析与内容分析工具包
GithubLLMDocParserPDF解析多模态模型布局分析开源项目文本分析
LLMDocParser是一款智能PDF解析和内容分析工具包，结合大型语言模型(LLM)技术。该工具采用布局分析模型识别PDF文档中的文本、标题、图表等元素，并通过多模态模型实现智能解析。支持Azure、OpenAI等多种LLM平台，LLMDocParser能高效处理复杂PDF文档，为RAG解决方案提供结构化文本输出，适用于各类文档智能化处理场景。
graph-learn - 大规模分布式图神经网络框架，兼容PyTorch和TensorFlow
GithubGraph-Learn分布式框架图神经网络大规模图数据实时推理开源项目
Graph-Learn是一款分布式框架，专为开发和应用大规模图神经网络（GNN）而设计，已成功应用于阿里巴巴的搜索推荐、网络安全和知识图谱等场景。框架包括GraphLearn-Training和Dynamic-Graph-Service模块，支持批量图采样、在线推理及流图更新功能，兼容PyTorch和TensorFlow，提供完整的GNN模型开发解决方案。
llm-analysis - 大型语言模型训练与推理的延迟和内存使用分析工具
GithubTransformer模型llm-analysis内存分析大语言模型延迟分析开源项目
llm-analysis 是一款为大型语言模型（LLMs），如Transformer设计的工具，用于在不同的模型、GPU、数据类型和并行配置下估算训练与推理的延迟和内存使用。通过简单设置，可以快速计算出不同训练和推理方案的系统性能，以确定最优和可行的配置方案。此外，llm-analysis 支持多种并行化和重计算策略，并提供多种预定义配置和命令行接口，极大简化了配置和调试流程。它功能强大且易于集成，是开发和优化LLMs的理想工具。
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