awesome-langchain-zh
langchain 工具,流程设计组件,服务,代理以及相关学习文档的合集(agent,service,tutorials,flow-design)
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The awesome-langchain-zh repository is a collection of resources related to LangChain, a framework for building AI applications using large language models (LLMs). The repository includes sections on the LangChain framework itself, other language ports of LangChain, tools for low-code development, services, agents, templates, platforms, open-source projects related to knowledge management and chatbots, as well as learning resources such as notebooks, videos, and articles. It also covers other LLM frameworks and provides additional resources for exploring and working with LLMs. The repository serves as a comprehensive guide for developers and AI enthusiasts interested in leveraging LangChain and LLMs for various applications.
README:
awesome-langchain 中文版
🔥🔥🔥 企业级llm工具Llmware🔥🔥🔥
- LangChain : 原始的🐍
- LangChain.js : js版本的兄弟✨
- langgraph : 基于langchain 的 rag或agent框架
- 概念: Langchain概念文档
- Twitter账户: 关注以获取最新更新
- Youtube频道
- Discord: 讨论
- Langchain博客: 官方Langchain博客
- LangChainHub : 收集所有对于使用LangChain原始概念(如提示,链和代理)有用的工件的集合,LangChainHub的灵感来自于Hugging Face Hub,它是一个集合,包含所有对于使用LangChain原始概念(如提示,链和代理)有用的工件。这个仓库的目标是成为分享和发现高质量提示,链和代理的中心资源,这些元素结合在一起形成复杂的LLM应用。我们希望这个仓库能够开始收集提示,并期待LangChain社区能够增加这个集合。我们希望不久后能够扩展到链和代理。
- LangServe : LangServe 帮助开发者把LLM应用部署成REST API.
langchain 其他语言的移植版本.
- Langchain Go :Golang Langchain
- LangchainRb :Ruby Langchain
- BoxCars :Ruby 宝石,使用 Boxcars 和 LLM 构建可组合的应用程序。受 LangChain 启发。
- LangTorch :使用 Java / JVM 构建可组合的 LLM 应用程序。受 LangChain 启发。
- LangChain4j : 用于java的LangChain
- LangChainJSDotNet : .NET Langchain
- LangChainDart : Dart/Flutter langchain.
- Langflow : LangFlow是一个为LangChain设计的用户界面,使用react-flow设计,通过拖放组件和聊天框,可以轻松地进行实验和原型流程。
- Flowise : Flowise是一个拖放用户界面,可以使用LangchainJS构建自定义的LLM流程。
- FlowTest : 基于LLM的API 工作流 管理IDE工具
-
GPTCache : 一个用于创建LLM查询的语义缓存的库
-
Gorilla : 一个LLM的API商店
-
LlamaHub : 由社区制作的LLM数据加载器的库
-
EVAL : 具有Langchain的弹性多功能代理。将执行您的所有请求。
-
Auto-evaluator : 一个轻量级的用于使用Langchain进行问题回答评估的工具
-
Langchain visualizer : LangChain工作流的可视化和调试工具
-
LLM Strategy : 使用LLM实现策略模式
-
datasetGPT : 一个命令行界面,用于使用LLM生成文本和对话数据集。
-
spellbook-forge : 使您的LLM提示可执行和版本控制。
-
Auto Evaluator : Langchain自动评估器
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Jina : 使用Jina在生产环境中的Langchain应用
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Gradio Tools : Gradio 🤝 LLM代理
-
steamship-langchain : 为Steamship提供的LangChain适配器,使LangChain开发者能够快速地在Steamship上部署他们的应用程序,自动获得:
- 生产就绪的API端点
- 跨依赖项/后端的水平扩展
- 应用状态(包括缓存)的持久存储
- 内置的Authn/z支持
- 多租户支持
- 与其他Steamship技能(例如音频转录)的无缝集成
- 使用指标和日志
- 更多...
-
LangForge : 用于创建和部署LangChain应用的工具包
-
BentoChain : 在BentoML上部署LangChain
-
LangCorn : 使用FastApi自动服务LangChain应用
-
Langchain Service : 带有Qdrant向量存储和Kong网关的Langchain服务
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Lanarky : 🚢 使用FastAPI快速部署生产就绪的LLM项目
-
Dify : 一个API用于插件和数据集,一个界面用于提示工程和视觉操作,所有这些都用于创建强大的AI应用。
-
FastGPT :一个gpt服务,支持各种本地数据集
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LangchainJS Worker : 在cloudflare上的LangchainJS worker
-
Chainlit : 在几分钟内构建Python LLM应用 ⚡️
-
Zep : 一个用于LLM / 聊天机器人应用的长期记忆存储
-
Langchain Decorators : 这是一个在LangChain上提供语法糖的库,用于编写自定义的langchain提示和链。主要原则和优点包括:
- 更Pythonic的编写代码方式
- 编写多行提示,不会因为缩进而打断你的代码流
- 利用IDE内置的提示、类型检查和弹出文档,快速查看函数以查看提示、消耗的参数等
- 利用LangChain生态系统的全部力量
- 添加对可选参数的支持
- 通过将参数绑定到一个类,轻松地在提示之间共享参数
- 这是一个非官方的附加到langchain库的插件,它并不试图竞争,只是试图使其使用更加容易。这里的许多想法都是完全主观的。
-
FastAPI + Chroma : 一个采用fastapi,langchain,chroma 的chatgpt插件
-
AilingBot : 一个基于langchain的AI聊天机器人,可以集成的im如slack,企业微信,飞书,钉钉
-
Llama2 Embedding Server : 基于langchain和fastapi的Llama2 embeding服务
-
ChatAbstractions : langchain 聊天模型的工程能力演示
-
MindSQL : 一个文本生成SQL的库
- CollosalAI Chat : 实现了与Colossal-AI项目驱动的LLM与RLHF的整合
- AgentGPT : 使用Langchain和OpenAI的AI代理(Vercel / Nextjs)
- Local GPT : 受Private GPT的启发,用Vicuna-7B模型替换了GPT4ALL模型,并使用InstructorEmbeddings代替LlamaEmbeddings
- GPT Researcher : GPT Researcher 是一个适用于多种研究任务的匿名代理
- ThinkGPT : 代理技术可以增强你的LLM并将其推向极限
- Camel-AutoGPT : 为LLMs和自动代理(如BabyAGI和AutoGPT)提供角色扮演方法
- Private GPT : 使用GPT私下与你的文件互动,100%私密,无数据泄漏
- RasaGPT : RasaGPT是基于Rasa和Langchain构建的第一个LLM聊天机器人平台
- SkyAGI : 在LLM代理中出现的人类行为模拟能力
- PyCodeAGI : 一个小型的AGI实验,根据用户想要构建的应用生成Python应用
- BabyAGI UI : 让在web应用中运行和开发babyagi变得更容易,就像ChatGPT一样
- SuperAgent : 将LLM代理部署到生产环境
- Voyager : 一个开放式的、具有大型语言模型的实体代理
- ix : 自主GPT-4代理平台
- DuetGPT : 一个半自主的对话式开发助手,AI配对编程,无需复制粘贴。
- Multi-Modal LangChain agents in Production : 在telegram 上使用langchain代理
- DemoGPT : demogpt 基于langchain采用ToT的思想让你用prompt快速创建应用原型。
- SuperAGI : 一个自动化AI代理的框架
- BlockAGI : BlockAGI 可以针对特定领域进行研究,并输出详细的叙述性报告来展示其研究结果。
- waggledance.ai : 这是一个有主见、可实现并发的系统。它基于数据和三方工具实现了 计划-验证-解决 的范式。
- Elasticsearch Agent : 一个基于 elasticsearch,langchain,gpt4的gpt 代理
- CrewAI : 一个多代理AI框架
- AI : 采用 React, Svelte, and Vue, 等技术 Vercel template ,优先支持 LangChain 。
- create-t3-turbo-ai : 基于 t3 ,适合 Langchain 的模板,用于构建类型安全,全栈,LLM 动力的带有 Nextjs 和 Prisma 的网络应用程序
- LangChain.js LLM Template : LangChain LLM 模板,可以让你训练你自己的定制 AI LLM 模型。
- Streamlit Template : 如何在 Streamlit 上部署 LangChain 的模板
- Codespaces Template : 一个 Codespaces 模板,帮你在几秒内启动并运行 LangChain!
- Gradio Template : 如何在 Gradio 上部署 LangChain 的模板
- AI Getting Started : 这是一个适用于周末项目的Javascript AI入门工具栈,包括图像/文本模型、向量存储、认证和部署配置等功能。
- Embedchain : 这是一个可轻松创建基于任何数据集的llm应用的框架.
- Modal: 为云/ML 计算提供端到端的堆栈
- Metal: Metal 是一种托管服务,使你无需烦恼地管理基础设施就能构建 AI 产品
- Graphsignal: 针对 AI 代理和 LLM 驱动的应用的可观察性产品。在生产中追踪,监控和调试 LangChain。
- Mona : 实时监控我们的openai使用情况
- Openllmetry : 一个基于OpenTelemetry 的llm应用探测系统
- MindsDB: 如何更容易地部署,微调模型.
- Quiver : 你的第二大脑,将你的知识倾倒入你的 GenerativeAI
- DocsGPT : 基于GPT 的聊天,用于文档搜索和帮助。
- Chaindesk : Databerry是一个无代码平台,用于构建自定义的LLM代理。它提供了一个用户友好的解决方案,可以快速在您的个人数据上设置语义搜索系统,无需任何技术知识。
- Knowledge GPT : 为你的文档提供准确的答案和即时引用。
- Knowledge : Knowledge 是一个工具,用于保存,搜索,访问和探索你所有喜欢的网站,文档和文件。
- Anything LLM : 一款全栈应用,将任何文档转化为智能聊天机器人,具有优雅的用户界面和更简单的工作区管理方式。
- DocNavigator : 使用GPT改进你的产品文档和网站
- ChatFiles :上传你的文档,直接聊天~ Powered by GPT / Embedding / TS / NextJS.
- DataChad : 一个可以让你和任何数据沟通的 streamlit 应用,支持openai和GPT4ALL的模型
- Second Brain AI Agent GitHub Repo stars: 一个基于OpenAI and ChromaDB 的streamlit 应用基于支持直接和你的笔记进行对话。
- examor : 一个可以基于笔记出考试题的web应用。可以考验我们学习到了哪些。
- Repochat : 可以和github仓库沟chat机器人
- SolidGPT : 和代码仓库聊天,讨论需求
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AudioGPT : 理解和生成语音,音乐,声音和会说话的头部
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Paper QA : 用于回答带有引用文献的文档问题的 LLM Chain
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Chat Langchain : 专注于在 LangChain 文档上回答问题的本地托管聊天机器人
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Langchain Chat : 另一个用于 LangChain 聊天的 Next.js 前端.
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Book GPT : 丢一本书,开始提问.
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Chat LangchainJS : Chat Langchain 的 NextJS 版本
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Doc Search : 与书籍对话 - 使用 GPT-3 构建
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Fact Checker : 使用 langchain 核实 LLM 输出的事实
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MM ReAct : 基于ReAct模型的多模态 应用程序
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QABot : 使用 langchain 和 openai 通过自然语言查询查询本地或远程文件或数据库
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GPT Automator : 你的语音控制 Mac 助手.
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Teams LangchainJS : 展示 LangChainJS 与 Teams / Bot Framework bots 的演示
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ChatGPT : 适用于 node.js & Docker的 ChatGPT & langchain 示例
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FlowGPT : 使用 AI 生成图表
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langchain-text-summarizer : 使用 LangChain 汇总文本的样本 streamlit 应用程序
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Langchain Chat Websocket : 关于 LangChain LLM 聊天,通过 websockets 进行流响应
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langchain_yt_tools : Langchain 工具,用于搜索/提取/转录 Youtube 视频的文本副本
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SmartPilot : 利用 OpenAI 的语言模型生成,分析,并选择给定问题的最佳答案的 Python 程序
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Howdol : 一个能回答问题的帮助聊天机器人
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MrsStax : QA Slack 机器人
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ThoughtSource⚡ : 机器思维科学的框架
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ChatGPT Langchain: 在 Huggingface 上使用 langchain 的 ChatGPT 克隆
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Chat Math Techniques : 在 Huggingface 上使用数学能力的 langchain 聊天
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Notion QA : Notion 问题回答机器人
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QNimGPT: 与 IBM 量子计算机模拟器或 OpenAI GPT-3.5 玩 Nim 游戏
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ChatPDF : 结合 Azure OpenAI 的 ChatGPT + 企业数据
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Chat with Scanned Documents : 与使用 Dynamic Web TWAIN 扫描的文档进行对话的演示。
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snowChat ❄️ : 与你的 Snowflake 数据库聊天
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DB GPT : 使用本地 GPT 与您的数据和环境互动,无数据泄漏,100% 私有,100% 安全
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Psychic : 面向非结构化数据的通用 API。将 SaaS 工具的文档同步到 SQL 或向量数据库,这样就可以很容易地由像 ChatGPT 这样的 AI 应用程序查询。
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Airtable-QnA : 🌟 一个用于你的 Airtable 内容的问答工具
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WingmanAI : 用于与系统和麦克风音频的实时转录进行交互的工具
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TutorGPT : 用于辅导任务的动态元提示工具。
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Cheshire Cat : 具有即用型聊天集成和插件开发平台的自定义 AGI 机器人。
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Got Chat Bot : 用于创建权力的游戏聊天机器人的仓库(例如:和 Tyrion Lannister 对话)
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Dialoqbase : 允许你用自己的知识库创建自定义聊天机器人的网页应用
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CSV-AI 🧠: CSV-AI 是由 LangChain 驱动的终极应用,它可以帮助你在 CSV 文件中发现隐藏的洞察。
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MindGeniusAI : 用 ChatGPT 自动生成 MindMap
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Robby-Chatbot : 采用 Langchain🦜 ,OpenAI , Streamlit ⚡,直接和 CSV, PDF, TXT files 📄 and YTB videos 🎥 聊天
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AI Chatbot : 这是一个由Vercel Labs构建的功能齐全、可定制的Next.js AI聊天机器人。
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Instrukt : 这是一个完整的AI环境,可以在终端中使用。您可以在其中构建、测试和指导智能体。
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OpenChat : LLMs 定制机器人控制台。
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PromptSource :关于创建、共享和使用自然语言提示的工具包。
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Agent-LLM :一个人工智能自动化平台。
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LLM Agents :构建由 LLM 控制的代理
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MiniChain :用于与大型语言模型编码的微小库。
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Griptape :Python 框架,用于具有链式思维推理、外部工具和记忆的 AI 工作流和管道。
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llm-chain :一个强大的 rust 库,用于在 LLM 中构建链,让你能够总结文本和完成复杂任务。
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PromptFlow :创建可执行的流程图,将 LLM (大型语言模型),提示符,Python 函数和条件逻辑链接在一起。
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OpenLM :一个可以从任何其他托管推断 API 调用 LLM 的开源兼容 OpenAI 的库。同样支持 Typescript[183]
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Dust :设计和部署大型语言模型应用程序
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e2b :开源平台,用于构建和部署虚拟开发者代理
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SuperAGI :一个以开发者为先的开源自主人工智能代理框架。
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SmartGPT :一个程序,提供 LLM 通过插件完成复杂任务的能力。
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TermGPT :赋予 GPT-4 等大型语言模型计划和执行终端命令的能力
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ReLLM :用于语言模型完成的正则表达式。
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OpenDAN :开源的个人 AI 操作系统,将各种 AI 模块整合在一个地方供您个人使用。
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OpenLLM : OpenLLM是一个用于在生产环境中操作大型语言模型(LLM)的开放平台。使用OpenLLM,您可以轻松地微调、服务、部署和监控任何LLM。
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FlagAI : FlagAI是一个快速、易于使用和可扩展的大型模型工具包。
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AI.JSX : 一个js 的Ai应用框架
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Casibase : 开源RAG知识库,支持 OpenAI, Azure, LLaMA, Google Gemini, HuggingFace, Claude, Groq 的api
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Fructose : Fructose是一个基于llm的强类型接口.
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uAgents : 一个轻量级多代理框架.
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Codel : ✨ 全自动化执行终端,浏览,编辑框架.
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LLocalSearch : 采用agent的搜索聚合器
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Plandex : 复杂任务的ai编码引擎
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Maestro : 一个基于claude 多代理框架
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GPT Pilot : ai开发工具,可用于vscode
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SWE Agent : 自动执行代码,修复bug的框架.
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Gateway : 一个强大的ai网关.
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AgentRun : 最容易地安全执行ai生成代码的方法
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LLama Cpp Agent : llama-cpp 代理 框架
-
FinRobot : 金融应用的ai代理平台
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Groq Ruby : 和Groq Cloud 交互的库.
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AgentScope : 阿里的AI匿名代理框架
-
Memary : 一个匿名代理的长期存储
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Llmware : 企业级的LLM开发框架,模型微调的工具。
-
Pipecat : 语音和多模态对话AI的开源框架.
-
Phidata : 一个构建AI助手的工具
- Open LLMs : 一份可供商业使用的公开LLM列表
- Awesome LLM : Awesome-LLM:精选的大型语言模型资源列表。
- LLaMA Cult and More : 跟踪适价LLM、羊驼Cult等更多内容。
- Awesome Language Agents : 基于认知架构的llm agent列表。
- LangchainUI : LangChain UI是一个开源的聊天AI工具包,基于LangChain构建,任何人都可以使用无代码类型的界面创建和托管聊天机器人。
- Yeager.ai : Yeager.ai Agent是第一个为Langchain设计的代理创建器,旨在帮助您轻松构建、原型设计和部署AI驱动的代理。Yeager.ai Agent强调灵活性、交互性和无缝集成,是开发人员、研究人员和AI爱好者的理想工具。
For Tasks:
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Awesome-Segment-Anything
The Segment Anything Model (SAM) is a powerful tool that allows users to segment any object in an image with just a few clicks. This makes it a great tool for a variety of tasks, such as object detection, tracking, and editing. SAM is also very easy to use, making it a great option for both beginners and experienced users.
GoMaxAI-ChatGPT-Midjourney-Pro
GoMaxAI Pro is an AI-powered application for personal, team, and enterprise private operations. It supports various models like ChatGPT, Claude, Gemini, Kimi, Wenxin Yiyuan, Xunfei Xinghuo, Tsinghua Zhipu, Suno-v3.5, and Luma-video. The Pro version offers a new UI interface, member points system, management backend, homepage features, support for various content formats, AI video capabilities, SAAS multi-opening function, bug fixes, and more. It is built using web frontend with Vue3, mobile frontend with Uniapp, management frontend with Vue3, backend with Nodejs, and uses MySQL5.7(+) + Redis for data support. It can be deployed on Linux, Windows, or MacOS, with data storage options including local storage, Aliyun OSS, Tencent Cloud COS, and Chevereto image bed.
Comfyui-Aix-NodeMap
Comfyui-Aix-NodeMap is a project by the Aix team to organize and annotate the latest nodes in Comfyui. It aims to address the challenge of finding nodes effectively as their number increases. The project is continuously updated every 7 days, with the opportunity for users to provide feedback on any omissions or errors. The team respects developers' opinions and strives to make corrections promptly. The project is part of Aix's vision to make humanity more efficient through open-source contributions, including daily updates on workflow, AI information, and node introductions.
fastapi-admin
智元 Fast API is a one-stop API management system that unifies various LLM APIs in terms of format, standards, and management to achieve the ultimate in functionality, performance, and user experience. It includes features such as model management with intelligent and regex matching, backup model functionality, key management, proxy management, company management, user management, and chat management for both admin and user ends. The project supports cluster deployment, multi-site deployment, and cross-region deployment. It also provides a public API site for registration with a contact to the author for a 10 million quota. The tool offers a comprehensive dashboard, model management, application management, key management, and chat management functionalities for users.
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LxgwZhenKai is a Chinese font derived from LXGW WenKai, manually adjusted for boldness and supplemented with AI assistance for character additions. The font aims to provide a comfortable reading experience on screens while also serving as a bold version of LXGW WenKai for temporary use. It contains over 13,000 characters, including common simplified and traditional Chinese characters, and is licensed under SIL Open Font License 1.1. Users are allowed to freely use, distribute, modify, and create derivative fonts based on LxgwZhenKai.
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Cube Studio is an open-source all-in-one cloud-native machine learning platform that provides various functionalities such as project group management, network configuration, user management, role management, billing functions, SSO single sign-on, support for multiple computing power types, support for multiple resource groups and clusters, edge cluster support, serverless cluster mode support, database storage support, machine resource management, storage disk management, internationalization capabilities, data map management, data calculation, ETL orchestration, data set management, data annotation, image/audio/text dataset support, feature processing, traditional machine learning algorithms, distributed deep learning frameworks, distributed acceleration frameworks, model evaluation, model format conversion, model registration, model deployment, distributed media processing, custom operators, automatic learning, custom training images, automatic parameter tuning, TensorBoard jobs, internal services, model management, inference services, monitoring, model application management, model marketplace, model development, model fine-tuning, web model deployment, automated annotation, dataset SDK, notebook SDK, pipeline training SDK, inference service SDK, large model distributed training, large model inference, large model fine-tuning, intelligent conversation, private knowledge base, model deployment for WeChat public accounts, enterprise WeChat group chatbot integration, DingTalk group chatbot integration, and more. Cube Studio offers template-based functionality for data import/export, data processing, feature processing, machine learning frameworks, machine learning algorithms, deep learning frameworks, model processing, model serving, monitoring, and more.
WristAssist
WristAssist is the first app for all WearOS watches that fully brings the classic ChatGPT and DALL-E features to your wrist. It allows users to chat, save chats, edit chats, view galleries, create images, and share images directly from their wrist. The app provides a seamless user experience with easy installation from Google Play and free lifetime updates. Users can refer to the Wiki page for detailed setup instructions. WristAssist is licensed under the terms of the Apache 2.0 license.
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nnstreamer
NNStreamer is a set of Gstreamer plugins that allow Gstreamer developers to adopt neural network models easily and efficiently and neural network developers to manage neural network pipelines and their filters easily and efficiently.
haystack-core-integrations
This repository contains integrations to extend the capabilities of Haystack version 2.0 and onwards. The code in this repo is maintained by deepset, see each integration's `README` file for details around installation, usage and support.
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This repository contains a collection of apps that utilize the astounding AI of ChatGPT or enhance its UX. These apps range from simple scripts to full-fledged extensions, each designed to make your ChatGPT experience more efficient, enjoyable, or private.
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nlux is an open-source Javascript and React JS library that makes it super simple to integrate powerful large language models (LLMs) like ChatGPT into your web app or website. With just a few lines of code, you can add conversational AI capabilities and interact with your favourite LLM.
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This practical free hands-on course focuses on Large Language models and their applications, providing a hands-on experience using models from OpenAI and the Hugging Face library. The course is divided into three major sections: Techniques and Libraries, Projects, and Enterprise Solutions. It covers topics such as Chatbots, Code Generation, Vector databases, LangChain, Fine Tuning, PEFT Fine Tuning, Soft Prompt tuning, LoRA, QLoRA, Evaluate Models, Knowledge Distillation, and more. Each section contains chapters with lessons supported by notebooks and articles. The course aims to help users build projects and explore enterprise solutions using Large Language Models.
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