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multi-doc-chatbot

多文档智能阅读与对话系统

Multi-doc-chatbot项目提供Python脚本,用于构建多文档阅读和对话系统。它支持PDF、DOC和TXT格式,采用嵌入和向量存储技术处理长文本,实现多文档交互和聊天记忆功能。该系统通过终端界面提供文档内容问答服务,展示了LangChain和OpenAI技术在文档智能处理领域的应用。

ChatGPT-YourChatRobot - QQ和微信非官方ChatGPT机器人,支持文本对话、AI绘图和语音回复
AI画图ChatGPTGithubQQ机器人开源项目微信机器人第三方GPT服务
这是一个开箱即用的非官方聊天机器人,适用于无法正常使用ChatGPT的用户,在QQ和微信中通过第三方API实现文本对话、AI绘图和语音回复。项目基于多个开源库,如TheoKanning/openai-java和mamoe/mirai,支持多apikey使用、重置会话和第三方GPT服务,提供流畅的聊天体验。欢迎社区贡献和提交pull request。
chatbot - Go语言开发的高效多语言对话引擎
GithubGo语言chatbot人工智能对话引擎开源项目自然语言处理
chatbot是一个基于Go语言开发的高性能对话引擎,支持多语言训练和响应生成。采用语言无关设计,能快速处理大规模对话数据。在120万对话基准测试中,响应速度比ChatterBot快约1000倍,仅需18毫秒生成回答。项目提供训练和问答工具,支持YAML和JSON格式语料库,适合构建各类聊天机器人应用。
ChatEval - 使用多智能体辩论改进大语言模型评估
ChatEvalGithubLLM人工智能多智能体辩论开源项目文本评估
ChatEval项目通过多智能体辩论方式改进大语言模型(LLM)的评估过程。该项目让多个LLM扮演不同角色,自主讨论和评判生成文本,简化了人工评估流程。ChatEval提供互动演示平台,用户可比较不同模型回答,并观察LLM裁判如何评估。这种方法提高了评估的客观性和透明度,为改进LLM性能提供了有价值的见解。
openbuddy-zephyr-7b-v14.1 - 多语言聊天机器人平台支持多种语言的互动
ChatbotGithubHuggingfaceOpenBuddy使用条款免责声明多语言开源项目模型
OpenBuddy支持多种语言,使用transformers库,具备多语言能力和开源许可。用户可通过GitHub访问使用指南和演示,但在高风险环境中使用需注意其固有局限性。
chatbot-bert-classification - 基于BERT的聊天机器人文本分类模型
Apache 2.0GithubHuggingface代码共享开源协议开源许可开源项目模型软件许可
这是一个应用BERT模型进行聊天机器人文本分类的开源项目。该项目利用先进的自然语言处理技术,实现对用户输入文本的准确分类,帮助开发者构建智能对话系统。项目采用Apache-2.0许可证,为开发者提供了灵活的使用权限。
chatgpt-web - 简化开源AI聊天网站部署 支持GPT-3.5和GPT-4
API集成ChatGPTDockerGithub代理配置开源项目网站部署
chatgpt-web是一个开源的AI聊天网站项目,支持GPT-3.5和GPT-4模型。该项目提供AI性格设定、参数配置和代理支持等功能,可通过二进制文件、Docker或源码方式部署。项目文档包含详细配置说明,便于用户根据需求进行个性化定制。适合不同技术水平的用户快速搭建AI聊天网站。
ChatGPT-Web - 基于GPT-3.5 API的开源聊天机器人 支持多种部署方式
APIChatGPTGithub多用户开源项目聊天界面部署
ChatGPT-Web是一个基于GPT-3.5 API的开源聊天机器人项目,提供与官方ChatGPT相似的对话体验。支持Zeabur云部署、本地部署和Railway部署等多种方式。具备多用户管理、多对话管理、公式显示、流式加载和代码高亮等功能。项目部署简便,可快速搭建个人AI对话服务。
chatgpt-web - 开源ChatGPT网页应用 支持双模型和多功能
APIChatGPTDockerGithub开源项目部署
ChatGPT Web是基于OpenAI API的开源项目,支持双模型和两种非官方ChatGPT API方法。项目功能包括多会话存储、上下文逻辑、代码格式化、访问控制和数据导入导出。提供Docker部署和详细配置指南,便于开发者学习和二次开发。
chatbot-list - 行业领先企业智能客服与聊天机器人技术实践汇总
Github开源项目携程智能客服聊天机器人自然语言处理阿里巴巴
该项目汇集了阿里巴巴、京东、携程等行业领先企业在智能客服和聊天机器人领域的技术实践。内容涵盖阿里小蜜、天猫精灵等知名系统的核心算法、架构设计和多轮对话管理技术。项目详细介绍了这些系统在实际应用中的创新点和技术挑战,为开发者和研究人员提供了解智能客服最新发展趋势和技术实现的宝贵资源。
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