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quarkus-langchain4j

将大型语言模型无缝整合进Quarkus应用的扩展框架

QuarkusLangChain4j人工智能集成大语言模型扩展功能Github开源项目

Quarkus LangChain4j是一套Quarkus扩展，实现了与LangChain4j的集成。它提供声明式AI服务、多种LLM集成、工具和嵌入支持，以及文档存储集成等功能。该项目支持原生编译和Quarkus可观察性堆栈集成，便于开发者在Quarkus应用中使用大型语言模型，有助于提高AI应用开发效率。

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介绍相关项目
LangDrive - 开源大语言模型微调的统一API解决方案
AI助手AI工具APILangDrive开源LLM模型训练
LangDrive为开源大语言模型微调提供统一API接口，支持100多种LLM。该AI框架允许开发者连接私有数据、训练模型并部署至Hugging Face。平台功能包括自定义数据导入、自动化训练流程和完全的模型权重所有权。适用于自然语言处理、文本生成等多种AI应用场景，LangDrive还提供免费LLM微调服务和在线模型试用，简化了自定义AI模型的开发和应用过程。
EDDI - 多API兼容的对话管理中间件
API集成E.D.D.IGithub云原生对话管理中间件开源项目
E.D.D.I是一款基于Java Quarkus的对话管理中间件，支持集成OpenAI、Hugging Face、Claude和Gemini等多种LLM API。它采用云原生架构，适用于Docker、Kubernetes和Openshift环境，支持多机器人并发运行。E.D.D.I提供灵活的提示词管理和可配置的NLP规则，有助于协调不同LLM的参与。
llm-starter-pack - 云原生LLM快速部署和运行入门工具包
Cloud NativeDockerGithubKubernetesLLM开源项目
llm-starter-pack是一个云原生LLM入门工具包，简化了在Kubernetes环境中部署和运行大语言模型的过程。项目提供完整脚本和工具，用于创建kind集群、应用Kubernetes配置，并启动LLM聊天机器人演示。包含从启动到关闭的全流程操作指南，支持macOS、Linux和Windows系统。适合开发者快速上手云原生LLM部署。
llm-jp-1.3b-v1.0 - 大规模语言模型支持多语言和多种编程语言
GithubHuggingfaceLLM-jp大型语言模型开源项目模型深度学习自然语言处理训练数据
此大规模语言模型由日本研发，支持多语言（含日语和英语）及多编程语言。采用Transformer架构，经过预训练和指令调优，适用于多种自然语言处理任务。模型在多个硬件和软件环境中优化，包括使用Megatron-DeepSpeed和TRL，可用于生成自然语言文本，应用广泛，性能优异。
quantizr - 层级内容管理与AI聊天的创新平台
AI聊天GithubQuanta内容管理平台协作文档层级内容开源项目
Quanta作为新型内容管理平台，将内容单元化为树状节点，实现了更细致的层级组织。平台整合了Wiki、微博、AI聊天、文档协作等功能，并支持PDF生成和加密消息。技术架构上，Quanta使用Java后端、TypeScript前端，并结合MongoDB、PostgreSQL和Redis，为用户打造了一个全面且灵活的内容管理生态系统。
language - 谷歌语言研究团队开源项目汇集平台
GithubGoogle Research开源项目研究团队自然语言处理语言研究
Google Research Language团队的开源项目共享平台汇集了谷歌语言研究领域的最新成果。该平台为研究者和开发者提供自然语言处理、机器翻译等前沿语言技术资源。项目采用开源模式，促进了语言技术领域的协作与创新。作为非官方谷歌产品，这一平台为语言技术爱好者提供了宝贵的学习和实践机会。
aya-expanse-8b-GGUF - 提供多语言支持的文本生成模型量化解决方案
ARMCohereForAI/aya-expanse-8bGithubHuggingfacehuggingface-cli开源项目模型量化非商业使用
这个开源项目通过llama.cpp工具量化，支持多语言的文本生成，包含中文、英文、法文等。项目特别推荐Q6_K_L和Q5_K_L模型版本，适合低内存环境下使用并可在LM Studio中运行。项目遵循CC BY-NC 4.0许可协议，仅限非商业用途。
Luqo AI - 智能语言助手，个性化学习体验
AI助手AI工具Luqo AINexbend个性化教育语言学习
Luqo AI专注于语言学习，结合前沿技术与教育方法。用户可利用互动课程提升英语，或学习德语、意大利语、法语和西班牙语等多种语言。适合各层次学习者，并通过端到端加密保障用户隐私，提供安全的学习环境。
rag-using-langchain-amazon-bedrock-and-opensearch - 基于Amazon Bedrock和OpenSearch构建检索增强生成系统
Amazon BedrockGithubLangChainOpenSearchRAGTitan开源项目
这个开源项目展示了如何使用Amazon Bedrock的Titan模型和OpenSearch的向量引擎来构建检索增强生成(RAG)系统。项目利用LangChain框架将嵌入文本存储在OpenSearch中,为语言模型提供更精准的上下文。开发者可以选择Amazon Bedrock提供的多种基础模型,包括Anthropic Claude和AI21 Labs的Jurassic系列。项目文档详细介绍了从OpenSearch集群部署到数据加载和查询的全过程,为有意实践RAG技术的开发者提供了完整的参考。
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