最佳大型语言模型工具集锦: AI工具、网站、APP、开源项目
LangChain: 构建强大的生成式AI应用
LangChain是一个用于开发基于大型语言模型的应用程序的强大框架。本文深入探讨了LangChain的核心概念、主要功能以及如何利用它来构建各种生成式AI应用。
LangChain: 构建强大的AI应用程序的开源框架
LangChain是一个用于开发基于大型语言模型的应用程序的强大开源框架。本文将介绍LangChain的核心概念、主要功能以及如何使用它来快速构建AI驱动的应用程序。
大型语言模型与知识图谱的融合：新时代的智能推理与知识表示
本文深入探讨了大型语言模型(LLMs)与知识图谱(KGs)的融合趋势,分析了这一融合如何推动智能推理和知识表示的发展,并探讨了其在多个领域的应用前景和挑战。
EasyEdit:一个易用的大型语言模型知识编辑框架
EasyEdit是一个用于编辑大型语言模型知识的开源框架,支持多种先进的知识编辑方法,可应用于T5、GPT-J、LlaMA等多种模型。本文详细介绍了EasyEdit的功能特性、使用方法及其在知识编辑领域的重要意义。
LLM-Paper-Daily: 每日更新的大语言模型论文资源库
LLM-Paper-Daily是一个专注于大语言模型(LLM)研究的开源项目，每日更新最新的LLM相关论文，为研究者和开发者提供丰富的学习资源。
TokenCost: 轻松估算400多种大语言模型的token价格
TokenCost是一个开源工具,可以帮助开发者轻松估算400多种大语言模型的token使用成本,支持OpenAI、Anthropic、Google等主流AI公司的模型,是AI应用开发中不可或缺的成本控制工具。
生成式AI的发展历程与未来展望
本文梳理了生成式AI的发展历程,探讨了当前面临的挑战与机遇,并对未来发展趋势进行了展望。
txtai: 一个强大的开源嵌入式数据库和语言模型工作流框架
txtai是一个全能型开源嵌入式数据库,支持语义搜索、LLM编排和语言模型工作流。它集成了向量索引、图网络和关系数据库,可以实现向量搜索、主题建模、检索增强生成等多种功能。
大型语言模型(LLM)综述:发展现状、关键技术与未来展望
本文全面梳理了大型语言模型(LLM)的发展历程、关键技术与应用前景,深入探讨了LLM的训练方法、能力评估、应用场景等核心问题,为读者提供了对LLM领域的系统性认知。
Ollama: 本地运行大型语言模型的开源框架
Ollama是一个轻量级、可扩展的框架,用于在本地机器上构建和运行大型语言模型。它提供了简单的API来创建、运行和管理模型,以及可以在各种应用中轻松使用的预构建模型库。
LLM课程:从基础到前沿的大语言模型学习之路
本文介绍了一个全面的大语言模型(LLM)学习课程,涵盖了从基础知识到最新技术的方方面面。课程分为三个主要部分:LLM基础、LLM科学家和LLM工程师,旨在帮助学习者全面掌握LLM相关知识和技能。
readme-ai: 革新项目文档生成的智能工具
readme-ai是一款基于人工智能的README文件生成器,它能够自动分析代码仓库并生成详细的项目文档,大大提高了开发者的工作效率。本文深入介绍了readme-ai的功能特性、使用方法以及未来发展前景。
Awesome-AIGC-Tutorials: 探索人工智能生成内容的学习资源宝库
Awesome-AIGC-Tutorials是一个精心策划的人工智能生成内容(AIGC)学习资源集合,涵盖了大型语言模型、AI绘画等多个领域的教程和资料, 为AI爱好者和专业人士提供了全面的学习指南。
txtchat: 构建基于检索增强生成的智能搜索应用
txtchat是一个开源项目,旨在构建基于检索增强生成(RAG)和语言模型的智能搜索应用。它提供了一套智能代理,可以集成到各种消息平台中,实现AI驱动的对话式搜索和工作流。
Smart Second Brain: 让您的第二大脑更智能的Obsidian插件
Smart Second Brain是一款免费开源的Obsidian插件,旨在通过人工智能助手提升您的知识管理效率。它可以直接访问和处理您的笔记,无需手动编辑提示,并且可以完全离线运行,确保您的数据隐私和安全。
LLM-Search: 革新本地文档检索的高级RAG系统
LLM-Search是一个基于大型语言模型的高级检索增强生成(RAG)系统,旨在提供便捷、强大的本地文档问答功能。它通过简单的YAML配置支持多文档集合交互,并在基础RAG之上实现了多项创新,包括更好的文档解析、混合搜索、HyDE增强搜索、聊天历史、深度链接等功能。
Play-with-LLMs: 探索大型语言模型的训练、评估与应用
本文深入介绍了Play-with-LLMs项目,该项目旨在分享如何训练、评估大型语言模型(LLMs),以及如何基于RAG、Agent、Chain等技术构建有趣的LLMs应用。文章详细讲解了项目的主要内容、特点和案例,为读者提供了丰富的LLMs实践指南。
大型语言模型(LLM)入门指南:从零开始成为专家的完整路线图
本文为您提供了一份全面的大型语言模型(LLM)学习指南,无需高深的背景知识,即可从零开始掌握LLM技能,并紧跟该领域的最新进展和前沿技术。
KG-RAG: 知识图谱增强的检索增强生成技术
KG-RAG是一种结合知识图谱和大型语言模型的创新框架,旨在提高AI系统在知识密集型任务中的表现。它通过从生物医学知识图谱中提取'提示感知上下文',为通用大语言模型提供优化的领域特定知识,从而增强其回答能力。
RAG技术综述：检索增强生成在人工智能内容生成中的应用与发展
本文全面介绍了检索增强生成(RAG)技术在人工智能内容生成领域的最新进展,包括RAG的基础架构、增强方法以及在文本、代码、图像等多模态领域的应用,为读者提供了RAG技术的系统性概览。
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