awesome-langchain 中文版
- LangChain : 原始的🐍
- LangChain.js : js版本的兄弟✨
- 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。
- 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 - LangchainJS UI : Flowise是一个拖放用户界面,可以使用LangchainJS构建自定义的LLM流程。
- Databerry : 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。
- 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。
- 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
- Jina : 使用Jina在生产环境中的Langchain应用
- 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
- 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。
- 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。
- 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
- 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。
- 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
- 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。
- Quiver : 将你的大脑知识倾倒入你的 GenerativeAI Vault
- DocsGPT : 基于GPT 的聊天,用于文档搜索和帮助。
- 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。
- AudioGPT : 理解和生成语音,音乐,声音和会说话的头部
- Paper QA : 用于回答带有引用文献的文档问题的 LLM Chain
- Chat Langchain : 专注于在 LangChain 文档上回答问题的本地托管聊天机器人
- Langchain Chat : 另一个用于 LangChain 聊天的 Next.js 前端.
- Book GPT : 丢一本书,开始提问.
- Chat LangchainJS : Chat Langchain 的 NextJS 版本
- Doc Search : 与书籍对话 - 使用 GPT-3 构建
- Fact Checker : 使用 langchain 核实 LLM 输出的事实
- MM ReAct : 多模态 ReAct 应用程序
- 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
- GPT Automator : 你的语音控制 Mac 助手.
- Teams LangchainJS : 展示 LangChainJS 与 Teams / Bot Framework bots 的演示
- ChatGPT : 适用于 node.js & Docker的 ChatGPT & langchain 示例
- FlowGPT : 使用 AI 生成图表
- langchain-text-summarizer : 使用 LangChain 汇总文本的样本 streamlit 应用程序
- Langchain Chat Websocket : 关于 LangChain LLM 聊天,通过 websockets 进行流响应
- langchain_yt_tools : Langchain 工具,用于搜索/提取/转录 Youtube 视频的文本副本
- 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
- Howdol : 一个能回答问题的帮助聊天机器人
- MrsStax : QA Slack 机器人
- ThoughtSource⚡ : 机器思维科学的框架
- ChatGPT Langchain: 在 Huggingface 上使用 langchain 的 ChatGPT 克隆
- Chat Math Techniques : 在 Huggingface 上使用数学能力的 langchain 聊天
- Notion QA : Notion 问题回答机器人
- QNimGPT: 与 IBM 量子计算机模拟器或 OpenAI GPT-3.5 玩 Nim 游戏
- ChatPDF : 结合 Azure OpenAI 的 ChatGPT + 企业数据
- Chat with Scanned Documents : 与使用 Dynamic Web TWAIN 扫描的文档进行对话的演示。
- snowChat ❄️ : 与你的 Snowflake 数据库聊天
- 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
- 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。
- Airtable-QnA : 🌟 一个用于你的 Airtable 内容的问答工具
- WingmanAI : 用于与系统和麦克风音频的实时转录进行交互的工具
- TutorGPT : 用于辅导任务的动态元提示工具。
- 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。
- Got Chaat 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)
- 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
- 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。
- MindGeniusAI : 用 ChatGPT 自动生成 MindMap
- Langchain Tutorials : 对 LangChain 库的概述和教程
- LangChain Chinese Getting Started Guide : 面向初学者的中文 LangChain 教程
- Flan5 LLM: 使用 LangChain 进行 PDF 问答,进行思维链条和多任务指导,Flan5 在 HuggingFace 上
- LangChain Handbook : Pinecone / James Briggs 的 LangChain 手册
- Query the YouTube video transcripts : 查询YouTube视频的转录文本,返回时间戳作为来源以证明答案的正确性。
- llm-lobbyist : 大型语言模型作为公司游说者
- Langchain Semantic Search : 使用 GPT3,LangChain 和 Python 搜索和索引你自己的 Google Drive 文件
- GPT 政策指南
- llm-grovers-search-party : 利用 Qiskit,OpenAI 和 LangChain 展示 Grover 算法
- TextWorld ReAct Agent
- LangChain <> Wolfram Alpha
- BYO 知识图谱 : 使用 BYO 知识图谱
- 用于 LLM 应用开发的 LangChain
- Sam Witteveen 的 LangChain 系列
- LangChain 教程播放列表
- James Briggs 的 LangChain 播放列表
- 什么是 LangChain? - LangChain + ChatGPT 概述
- LangChain 演示 + Harrison Chase 的问答
- 用于 LLM 的 LangChain...基本上就是一个 Ansible 剧本 (David Shapiro) (David Shapiro)
- 独立数据播放列表
- Langchain Agent 网络研讨会
- 使用LangChain 的 BabyAGI
- Python 中的 LangChain 教程 - 快速教程
- LangChain 快速课程:构建 AutoGPT)(Nicholas Renotte)
- LangChain 和 LLM Agent 的未来
- 使用 GPT3、LangChain 和 Python 构建 GitHub 支持机器人
- 大型语言模型(LLM)API 构建框架的崛起
- 如何使用 LangChain 🦜🔗 和 GPT-3 自动化我的老板 🤖
- 使用 Cohere 和 Langchain 的多语言语义搜索
- Haystack 和 LangChain 如何赋能大型语言模型
- DataIndependent 教程
- 使用 Redis、LangChain 和 OpenAI 构建电商聊天机器人
- LangChain 入门:构建 LLM 驱动的应用的初学者指南
- 如何使用 LangChain 和 LLM Agent 监控微调您的 LLM 应用
- 使用记忆构建一个简单的 ChatGPT CLI
- 使用 BentoML、LangChain 和 Gradio 部署语音聊天机器人
- PromptChap 上的 LangChain 教程
- 使用 Pyodide、LangChain 和 OpenAI 创建代码解释器聊天机器人
- LangChain 已添加 Cypher 搜索
- Langchain 解码
- 使用 Python 和 Langchain 在本地实现 GPT4All
- 用 LangChain 让你的 GDrive 拥有 GPT 功能
- Transformers Agents :在 transformers 的基础上提供自然语言 API
- LlamaIndex :为你的 LLM 提供一个集中接口来连接外部数据。
- Botpress :构建聊天机器人的构建块
- Haystack :使用 Transformer 模型和 LLM 与你的数据进行交互的 NLP 框架
- Semantic Kernel :Microsoft 的 C# SDK,可快速轻松地将最先进的 LLM 技术集成到你的应用中
- Promptify :Prompt Engineering | 使用 GPT 或其他基于提示的模型获取结构化输出。
- PromptSource :关于创建、共享和使用自然语言提示的工具包。
- Agent-LLM :一个人工智能自动化平台。
- LLM Agents :构建由 LLM 控制的代理
- MiniChain :用于与大型语言模型编码的微小库。
- 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。
- 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。
- 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。
- Langchain Go :Golang Langchain
- LangchainRb :Ruby Langchain
- 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。
- 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]
- Dust :设计和部署大型语言模型应用程序
- e2b :开源平台,用于构建和部署虚拟开发者代理
- SuperAGI :一个以开发者为先的开源自主人工智能代理框架。
- SmartGPT :一个程序,提供 LLM 通过插件完成复杂任务的能力。
- TermGPT :赋予 GPT-4 等大型语言模型计划和执行终端命令的能力
- ReLLM :用于语言模型完成的正则表达式。
- 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。
- LangChain4j : 用于java的LangChain
- 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。