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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

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。

llm-app-stack - 全面的大语言模型应用开发资源集合
AIGithubLLM应用程序架构开源开源项目数据处理
LLM-App-Stack项目汇总了构建大语言模型应用所需的各类工具和服务。该资源集合涵盖数据管道、嵌入模型、向量数据库、编排工具和API插件等关键组件。项目同时整合了专有和开源的LLM API,以及应用托管平台和云服务选项,为开发者提供了全面的技术栈参考。这一资源库旨在帮助开发者更高效地构建和部署智能应用。
langserve - 一个集成FastAPI与pydantic的开源库,允许开发者将LangChain运行对象与链条部署为REST API
APIFastAPIGithubLangChainLangServePython开源项目
LangServe,一个集成FastAPI与pydantic的开源库,允许开发者将LangChain运行对象与链条部署为REST API。该库能自动推断输入输出模式,支撑高并发请求,提供详尽的错误信息及API文档。它还包括JavaScript客户端以及对LangSmith的追踪功能,简化了运行对象的维护和调用流程。
lmql - 为大语言模型(LLMs)设计的基于Python的编程语言
GithubLMQLPython大型语言模型开源项目编程语言高级解码
LMQL是一种基于Python的编程语言,专为大语言模型(LLMs)设计。它结合传统编程与LLM调用,实现代码级的LLM互动。LMQL允许在执行过程中实时调用LLM,并通过约束机制控制模型行为。支持多种解码算法和多模型集成,通过丰富的控制流和异步API,提高语言模型应用效率。用户可以通过浏览器内的Playground IDE探索更多示例和文档。
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。
LongQLoRA - 大语言模型上下文长度高效扩展的创新方法
GithubLongQLoRA上下文长度扩展低资源训练大语言模型开源项目性能评估
LongQLoRA是一种扩展大语言模型上下文长度的方法,可在单个32GB V100 GPU上将LLaMA2模型的上下文长度从4096扩展到8192。该方法在PG19和Proof-pile数据集上表现优异,仅需1000步微调即可达到接近MPT-7B-8K的性能。项目还提供了预训练数据集、指令微调数据集以及扩展上下文长度的模型。
LangChain-ChatGLM-Webui - 本地知识驱动的大模型Webui,支持多文本格式上传与处理
ChatGLMGithubHuggingFaceLangChainModelScopeWebui开源项目
LangChain-ChatGLM-Webui 是一个利用LangChain和ChatGLM-6B系列模型的Web界面,支持txt、docx、md、pdf等格式文件上传,适用于本地知识驱动的大模型应用。项目支持HuggingFace、OpenXLab等多个平台的在线体验,适合开发者快速部署多种大语言模型和嵌入模型。
EdgeChains - 为大型语言模型打造的开源链式思维框架
EdgeChainsGithubKubernetes配置管理jsonnet大语言模型开源项目生成式AI
EdgeChains是一个专为大型语言模型(如OpenAI GPT、LLama2、Falcon等)设计的开源链式思维框架,聚焦于企业级的部署和扩展。它基于jsonnet和honojs,提供单一脚本文件、提示版本管理、自动并行化、容错性以及高可扩展性,让用户能更简便地编写和管理复杂的生成式AI应用程序。
LazyLLM - 低代码开发大语言模型应用的工具
AI应用GithubLazyLLM低代码开发多智能体应用开源项目模型微调
LazyLLM,一个创新的低代码平台,旨在帮助开发者低成本构建多智能体大语言模型应用。它简化了AI应用的构建及部署流程,支持一键式部署和跨平台操作,有效简化了初学者和技术专家的AI开发工作。
Langchain-Chatchat - 基于Langchain实现的开源知识库问答和Agent应用
APIGithubLangchain-Chatchat开源模型开源项目模型部署框架热门知识库问答
Langchain-Chatchat是一个基于ChatGLM与Langchain技术开发的开源项目,支持离线部署。该项目提供一个可扩展的知识库问答解决方案,特别适用于中文语境和开源模型。项目最新版本集成了多种模型推理框架,如Xinference、Ollama等,支持API调用和WebUI操作,致力于提供一个完备的知识管理与问答系统。
llm-apps-java-spring-ai - 展示如何结合Java和Spring AI来开发基于生成式AI和LLMs的应用
GithubJavaLLMOllamaSpring AI开源项目生成式AI
升级的SEO描述应详细而精准地概述使用Java和Spring AI开发基于生成式AI和LLMs的应用。明确强调该项目支持的具体应用,如聊天机器人、问题解答、语义搜索等,并展示其在内容生成、多模态交互等领域的应用广泛性。同时,应突出项目提供的技术支持——如LLM输出到结构化对象的转换、嵌入模型及文档ETL流程等,更好地展示如何帮助开发者融合最新AI技术,解决实际业务需求。
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