#Python

PyChatGPT，一款集成最新Chat GPT API的轻量级聊天GPT接口。提供自动登录、会话保存及代理支持等功能，支持跨设备流畅操作和高级会话自定义。项目还包含无验证码登录和会话设置调整的options()对象。随API更新，及时优化确保功能完善。

BAML是用于编写和测试LLM函数的领域特定语言。它允许用户定义的LLM函数模板轻松集成到Python、TypeScript等多种语言中，专注于开发工作而非提示设计。BAML在结构化数据获取方面表现出色，支持Ollama、Openai等多种模型。它的特点包括类型验证、实时提示预览、流式处理等，并支持在Boundary Studio进行观察和重放生产请求，是开发者进行LLM函数调用的理想工具。

该项目演示如何利用 Azure OpenAI 和 AI Search，配合 Python 开发具有私有数据驱动的 ChatGPT 类应用。提供全方位部署和运行指导，支持多种交互界面与文件格式。适用于企业员工查询内部信息，包括但不限于政策、职位描述，同时支持图像处理和语音互动功能，增强企业内部沟通效率。

本项目提供完整的LLM开发资料与代码示例，涵盖llamaindex、LangChain、Chroma和Pinecone等接口。通过YouTube上的LangChain教程，该项目可帮助开发者在约8小时内掌握核心概念，并获得每节课程对应的代码。适合希望从零开始自定义学习路径的开发者。项目已集成最新版本的LlamaIndex（0.6.31）和LangChain（0.0.209），确保与最新库的兼容性。

本项目提供全面的日语自然语言处理（NLP）资源，包括Python库、语言模型、词典和语料库等。收录了605个GitHub仓库和820个Hugging Face模型及数据集，并附带一个搜索工具方便查找更新信息。项目定期更新，最新包括Mozc UT地名词典和Kana-Kanji转换模块。资源涵盖形态分析、句法分析、情感分析及机器翻译等，是日语NLP研究和应用的重要参考。

DataChain是一个为AI特定场景设计的数据框架库。它通过在非结构化文件上构建的元数据层，帮助机器学习和AI工程师进行数据分析。支持处理各种存储中的原始文件并实现数据集版本控制。用户可以使用Python接口进行数据转换和元数据丰富。项目特色包括功能链式数据处理方法和数据版本控制，并区分CPU和GPU负载, 适用于分布式计算。

dreamGPT基于大语言模型（LLM）的幻觉特性，通过发散思维生成创新想法。它与其他专注于具体问题的GPT解决方案不同，旨在探索尽可能多的可能性。使用dreamGPT需要安装Python 3.10+和Poetry，通过克隆GitHub上的dreamGPT仓库并配置环境变量，然后运行脚本生成新想法。用户还可以提供引导主题来定制生成过程。

该项目通过蒙特卡洛树搜索（MCTS）生成并验证代码，每步调用验证器确保正确性。支持Dafny、Coq、Lean、Scala和Rust语言，可使较弱模型与强模型竞争。项目需GPU支持，提供详细的设置和运行指南，包括交互模式和特定语言配置。

该博客涵盖Mojo、Rust、Flutter、Golang、Python、Zig、Kotlin、VueJS等编程语言和框架，主题包括系统编程、AI、移动开发和前端开发。博客还讨论了Docker、Kubernetes、区块链与微服务等中间件和基础设施。用户可通过GitHub或RSS Feed订阅获取最新技术文章，掌握实践应用与最新动态。

Council是一个开源平台，旨在帮助快速开发和稳健部署定制的生成型AI应用，支持Python并将支持Rust。通过控制器、过滤器、评估器和预算实现高级控制和可扩展监督，提供可预测的AI代理表现。本地支持各种大型语言模型（LLM），并集成LangChain等流行库。适合数据科学家的本地开发环境，支持与流行框架的集成，通过Kubernetes实现大规模生产部署，提供企业级监控和高级质量控制。

AI Web Scraper是一款由AI驱动的网页抓取工具，支持用户根据需求从HTML源中提取数据。工具的主要功能包括生成和执行抓取代码，并支持URL或本地文件路径作为数据源，为用户提供灵活的选择。该项目需要Python和OpenAI GPT-4 API密钥。安装步骤包括克隆项目仓库、安装依赖包并设置API密钥。使用时可通过命令行参数指定抓取源、源类型和目标字符串。此项目采用MIT许可证，用户可自由修改和使用。

LangChain Decorators 为 LangChain 提供了额外的语法糖，简化了自定义提示和链方法的编写。通过这种工具，开发者可以用更 Pythonic 的方式编写多行提示，避免缩进问题。集成了 IDE 提示、类型检查和文档快速查看等功能，充分利用 LangChain 生态系统，并支持可选参数。它还能在多个提示之间共享参数，显著提升开发效率和代码可读性。

本课程面向LlamaIndex初学者，旨在帮助用户使用这一强大的开源框架在私有数据上训练ChatGPT。需要学员具备Python基础，了解机器学习和语言模型更佳。关注最新视频更新并加入Discord服务器获取更多支持。课程欢迎各类贡献和改进建议。

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。

此项目利用Python和Mistral-7b-Inst-0.2-Bulleted-Notes_GGUF模型，生成条列笔记以高效总结书籍和长文本，特别适用于epub和pdf格式。它可以自动提取章节，将长文本分割成较小的部分，以便快速生成Markdown格式的笔记。此外，用户可以对文档提出各种查询问题，以便简化信息筛选和分析。这一工具的灵感源于作者对高效整理和分享心理学理论和实践的需求，帮助用户迅速获取和传递知识。

GPT Computer Assistant是一款兼容Windows、MacOS和Ubuntu系统的ChatGPT桌面助手。支持本地文本转语音和语音转文本功能，还具备环境音识别与快捷键操作等多种功能。用户可通过Python库轻松安装和使用，亦能创建自定义工具和代理。项目拥有稳定的基础架构，提供丰富的文档和社区支持，适合日常办公与代码编写等多场景使用。

PlotAI是一个可以利用大型语言模型生成Python和Matplotlib图表的工具。用户提供输入数据和提示，PlotAI生成代码并展示图表。支持Python脚本和多种Notebook环境。安装后，通过提供OpenAI API密钥即可快速启动，并可选择不同的OpenAI模型进行绘图。

提供在 macOS 上安装和配置 Humane Watch 的完整指南。包括克隆项目库、在 Xcode 中配置和构建 Apple Watch 应用，以及使用 Flask 框架运行服务器的步骤。适用于拥有 Xcode 和 Python 环境的用户，帮助他们顺利实现项目运行。

Sydney.py是一个非官方的Python客户端，用于连接微软的Copilot AI助手。它支持多种对话形式、内容创作、流式响应、引用获取和用户建议。用户可以定制对话风格并使用图片增强提示，同时支持异步操作以确保高效性能。支持Python 3.9及更高版本，安装便捷，详情请参考项目文档。

该程序通过OpenAI GPT-4 API生成响应，并提供通过Python创建LLM推理应用程序的简便方法。用户可以轻松切换到任意API或模型，该项目包含详细的教程和操作指南。

该仓库提供了一系列关于LLM和GenAi的课程，覆盖开发、运维和安全领域。课程基于Langchain框架，示范了如调用OpenAI、使用向量数据库和缓存策略等实例。还包括OWASP十大威胁、提示注入检测和缓解等安全问题。适合具备Python基础的开发者，通过这些课程可以全面掌握LLM和GenAi的实际应用。

QuickAI 是一个 Python 库，简化了前沿机器学习模型的实验流程。支持 EfficientNet、VGG、ResNet 等图像分类模型和 GPT-NEO、Distill BERT 等自然语言处理模型。只需1-2行代码即可完成模型训练和评估，兼容 TensorFlow 和 PyTorch，并提供 Docker 容器便于环境配置。适用于各水平用户，助力快速推进机器学习项目。

PAutoBot是一款基于GPT技术的离线私人助手，可通过CPU运行，确保数据完全私密。无需互联网，用户即可向文档发问，基于PrivateGPT开发。支持多种文件格式，采用Next.js和Python编码结构，便于理解和修改。利用LangChain、GPT4All等技术，实现任务自动化。支持离线聊天和文档问答两种模式，简单安装后即可使用。

该项目提供全面的构建语言模型指南，包括数据收集、预处理及模型训练。项目涵盖从数据采集到训练多种模型（如BERT、GPT、Seq-2-Seq）的全部必要工具和步骤。适用于Python 3.8及以上版本，通过详细的教程和文档帮助开发者高效实现模型训练与应用。

使用GPT结合atuin命令历史数据进行自动补全，实现流畅的实时响应。支持Nushell和Fish等多个Shell配置，通过fzf快速选择结果，兼容GPT-3.5-turbo或GPT-4模型。额外索引加速查询，并支持Wezterm终端内容加入提示框，提升命令行自动完成的智能化体验。

chatgpt-history-export-to-md工具将ChatGPT历史记录转换为格式化的Markdown文件，并能通过词云和图表进行数据可视化。该工具支持YAML头文件、消息版本跟踪、代码解释器和自定义指令等功能，并提供详细的安装和使用说明，帮助轻松导出和查看ChatGPT数据。适用于Python 3.8.7及以上版本，能无缝集成到其他项目中。

Agentok Studio 基于微软的 AutoGen 框架，提供直观的可视化工具，简化多代理应用的创建。生成的原生 Python 代码无需额外依赖，可在任何环境下运行。支持在线和本地 Docker 部署，欢迎社区贡献，所有贡献者将列入贡献墙。

此Python Telegram机器人使用Google的gemini-pro LLM API，支持通过简单命令生成诗歌、代码、剧本和音乐等创意文本。支持实时文本生成和多模态输入，可对文字和图片进行响应并生成内容。通过设置AUTHORIZED_USERS，可限制访问权限。项目需要Python 3.10+、Telegram Bot API token和Google gemini-pro API key，支持Docker运行。详细安装和使用指南请见项目页面。

Smolex项目通过解决在使用ChatGPT时提供正确上下文的问题，特别是代码相关的需求。它通过解析代码库并创建AST，将结果存储在SQLite数据库中以实现快速检索。目前支持Python语言，未来可能扩展至其他语言。Smolex的主要应用包括基于现有测试编写测试、更新推荐代码以及提供代码改进建议。它简化了开发者的工作流程，使代码实体的获取和处理更加高效智能。

claude-api-py是一个非官方库，可以让Python开发者在其项目中与Anthropic的Claude LLM互动。该库支持获取组织信息、管理对话、发送消息和创建附件等功能，并且目前是同步操作。项目在积极开发中，未来将增加异步模式和更好的缓存功能。使用该库需要从Claude网站获取sessionKey，并安装必要依赖。详细使用示例有助于快速上手。

OpenAdapt项目利用大型多模态模型（LMMs）实现与桌面和网页图形用户界面的无缝集成。这个开源Python库通过录制和分析用户操作，自动生成任务提示并执行任务回放，减少重复性工作，提高效率。项目特点包括模型无关性、自动提示生成和广泛的系统兼容性，支持所有类型的GUI，包括虚拟化和网页。项目遵守MIT开源许可证。了解更多关于安装、使用和贡献的信息，并加入开发者社区优化流程自动化技术。

使用AI与任何YouTube视频进行交流，只需输入视频网址即可获得实时回答。支持用户提问、提取信息和总结文档，并包含数据来源。项目代码现已发布，并即将推出Replit和Streamlit版本。有关更新请关注Anil Chandra Naidu Matcha的Twitter。详细步骤描述包括创建Python虚拟环境、安装依赖、设置API密钥及运行代码，允许更改视频网址和查询内容。观看视频教程请订阅其YouTube频道。

该项目结合yt-dlp与OpenAI的Whisper技术，能够高效生成各种YouTube视频的字幕文件。通过简单的命令行操作，可生成VTT文件，并且默认使用small模型即可实现高质量的英文转录。对于其他语言，可选用更大型的模型来提升识别效果。项目还支持将字幕翻译成英文。运行需要Python 3.7或以上版本以及ffmpeg安装。此项目基于MIT许可证开源，详情请参考项目仓库的使用指南。

wechat-gptbot是一款基于ChatGPT的微信机器人，采用windows hook技术，避免账号受限风险。支持智能聊天、图片生成、灵活配置和插件扩展，适用于Windows系统，兼容Python 3.8至3.10版本。

codex_py2cpp项目借助OpenAI Codex将Python代码转换为C++代码。无需掌握C++编程，只需输入Python脚本并调用Codex API，即可生成并编译C++程序，显著提升运行速度。适合需要提高性能的开发者，提供详细的安装、使用步骤及示例代码转换。

该项目通过Python教授机器学习基本原理，包含《Hands-on Machine Learning with Scikit-Learn and TensorFlow》书中的示例代码和习题解答。用户可以使用Colab、Binder和Deepnote在线体验这些notebooks，或通过Anaconda在本地安装项目进行学习。详细介绍了安装步骤和常见问题解决方法，帮助用户理解和应用机器学习技术。