agentic_patterns-提升大型语言模型响应性能的项目

一个开源项目，突破了使用OpenAI Chat-LLMs（如ChatGPT）的长度限制，使您能够与任何长文档进行对话，帮助对内容的理解，便于获取有价值的见解。

一个开源的图书 AI 翻译工具，利用大语言模型（如 ChatGPT）对文件和图书进行多语言翻译，支持的格式有 epub、txt 及 srt 等，提供用户友好的界面和高效的翻译效果。

该数据集为SVC/SVS/TTS任务提供高质量的《原神》角色语音数据，支持多种语音风格和角色，包含详细的音频标注和文本转录，适合语音合成、转换及相关研究。

NLUX是一个为任意大型语言模型（LLM）提供用户界面支持的JavaScript库，兼容LangChain、HuggingFace和Vercel AI，适用于React、Next.js及纯JavaScript项目，旨在提升用户与AI的交互体验。

LLaVaVision是一款类似AI 'Be My Eyes' 的Web应用程序，利用llama.cpp后端提供高效的视觉辅助服务，旨在帮助视力障碍用户通过实时图像识别与远程志愿者互动，提升生活质量。

FLIP是一个跨域人脸防伪项目，通过语言指导的方法提升防伪效果，旨在有效识别和防止伪造的人脸图像，保障人脸识别系统的安全性。

llm-swarm是在Slurm集群中管理可扩展的开放式LLM推理端点的工具，具备生成合成数据集的能力，主要用于预训练或微调。同时，它集成了huggingface/text-generation-inference和vLLM，以支持大规模文本生成任务。

用蒙特卡洛树搜索与大型语言模型结合解决数学问题的演示项目，就像给AI装上了解题的“指南针”，让它能更高效地找到解题路径

一个为PostgreSQL打造的高性能向量搜索扩展，支持大规模、高效和节省磁盘空间的向量检索。

这个开源项目的功能是使用自己的文本数据，通过在商用 GPU 上微调 LLaMA-7B 模型来实现聊天功能。

elmer是一个R语言的LLM API调用工具，让用户友好地接入主流的大型语言模型服务，支持流式处理和R函数的轻松注册调用。

本书旨在为对大语言模型感兴趣的读者系统地讲解相关基础知识、介绍前沿技术，涵盖传统语言模型、大语言模型架构演化、Prompt工程、参数高效微调、模型编辑、检索增强生成等内容。

提供一个方便的基于LLM的问答系统，可与多个本地文档集合进行交互，通过自然语言处理实现高效的信息检索和文档查询。

gigaGPT 是一个训练具有数百亿参数的大型语言模型的最简单实现，代码量仅有500多行，灵感来自于Andrej Karpathy的nanoGPT，专为Cerebras硬件进行优化，能够在大规模集群上运行，如同GPT-3大小的模型。

WhoDB是一款轻量级的下一代数据库管理工具，适用于Postgres、MySQL、SQLite、MongoDB和Redis。它提供了简洁的用户界面和高效的性能，支持数据库模式的可视化和内联编辑预览功能，旨在提升用户的数据库管理体验。

一个可以在地图上选择任意位置，模拟水流从当前位置流向大海的轨迹的工具。

UMbreLLa是一个使大型语言模型在普通设备上高效运行的工具，通过独特的技术组合，使得70B级别的模型在RTX 4070Ti上能够达到类似人类阅读速度的性能，尤其擅长处理编程任务。

一个高效的深度学习训练框架，旨在简化模型训练和优化过程，提供了多种预训练模型和工具，适用于计算机视觉任务。