awesome-llm-apps学习资料汇总 - 基于RAG和AI代理的LLM应用精选集

awesome-llm-apps: 基于RAG和AI代理的LLM应用精选集

awesome-llm-apps是一个精心策划的大型语言模型(LLM)应用程序集合,这些应用程序使用检索增强生成(RAG)和AI代理构建。该资源库收集了使用OpenAI、Anthropic、Google等公司模型以及LLaMA等开源模型的LLM应用,其中一些应用甚至可以在本地计算机上运行。

为什么选择awesome-llm-apps?

• 💡 发现LLM在不同领域的实际应用,从代码仓库到电子邮件收件箱等各种场景
• 🔥 探索结合OpenAI、Anthropic、Gemini和开源替代方案的应用,以及RAG和AI代理技术
• 🎓 从文档完善的项目中学习,并为不断发展的LLM应用开源生态系统做出贡献

精选项目

以下是awesome-llm-apps中的一些亮点项目:

💻 本地Llama-3与RAG

使用本地Llama-3模型和检索增强生成(RAG)在Streamlit应用中与任何网页进行对话。享受100%免费和离线功能。

🎯 生成式AI网络搜索助手

结合搜索引擎和LLM,使用OpenAI的GPT-4和DuckDuckGo搜索引擎获得精准的查询答案。

💬 与GitHub仓库对话

使用GPT-4与你的GitHub仓库进行自然对话。轻松发掘有价值的见解和文档。

📈 AI投资助手

AI投资助手可以比较两只股票的表现,并生成详细的股票报告,包括公司洞察、新闻和分析师建议,帮助你做出明智的投资选择。

🗞️ AI记者助手

使用OpenAI GPT-4的AI驱动记者助手,可以生成高质量文章。它自动化了研究、写作和编辑文章的过程,让你轻松创作任何主题的引人入胜的内容。

如何开始

1. 克隆仓库:

git clone https://github.com/Shubhamsaboo/awesome-llm-apps.git

2. 进入所需项目目录:

cd awesome-llm-apps/chat_with_gmail

3. 安装所需依赖:

pip install -r requirements.txt

4. 按照每个项目README.md文件中的具体说明设置和运行应用程序。

贡献指南

欢迎贡献! 如果你有任何想法、改进或新应用要添加,请创建一个新的GitHub Issue或提交拉取请求。请确保遵循现有的项目结构,并为每个新应用程序包含详细的README.md。

🌟 不要错过未来的更新!现在就为这个仓库加注星标,第一时间了解新的令人兴奋的LLM应用和RAG技术。