Kreuzberg开源项目 – 现代化文档文本提取库

PyKEEN是一个用于训练和评估知识图谱嵌入（KGE）模型的Python库，支持多种SOTA算法，广泛应用于知识图谱补全、推荐系统和语义搜索等领域。它提供了丰富的API，支持大模型训练、评估和可视化，适用于学术研究和工业应用。

用于评估视觉语言模型在多样化基准测试中的鲁棒性的Python库，提供60种VLM模型和40种评估基准的全面工具和脚本，支持大规模模型和大规模训练样本，简化视觉语言模型的评估过程

sktime 是 Python 中用于时间序列分析的库。它为多个时间序列学习任务提供了一个统一的界面，包括时间序列分类、回归、聚类、注释和预测。

LangGraph Supervisor 是一款基于 Python 的库，专为构建分层多智能体系统而设计。它集成了 LangGraph 框架，支持流式处理、记忆功能和人类参与，适用于多智能体协作场景。通过灵活的消息历史管理和多层级架构，用户可以轻松创建和管理复杂的多智能体系统，优化 Agent 间的消息传递和对话流程。

Langgraph-bigtool是一个Python库，专为创建能够访问大量工具的LangGraph代理而设计。它帮助代理高效地管理和调用庞大的工具资源，适用于需要处理数百甚至数千种工具的场景。通过LangGraph的持久化层存储工具元数据，并提供自定义工具检索功能，极大提升了工具检索和使用的效率。

LangGraph Multi-Agent Swarm是一个Python库，允许多个AI代理像团队成员一样协同工作。每个代理根据其专业知识自动接管对话，支持动态切换和无缝交接，确保对话的连贯性。该库支持短期和长期记忆，使对话更加连贯，并能记住最后一个活动的代理，即使对话被打断也能继续。此外，它还支持流式处理和人类-AI协作，允许用户自定义专家代理和交接方法。

river是一个用于在线机器学习的Python库，支持增量学习和数据流处理，适合实时预测系统的构建。它具有多种机器学习算法和模型，易于与现有的数据处理管道集成，同时支持模型评估和性能监控。

Instructor 是一个基于 Pydantic 构建的 Python 库，专门用于从大语言模型（LLM）获取结构化数据。它支持验证、重试和流式响应，帮助开发者更高效地处理 LLM 输出。

aioblescan是一个基于Python 3和asyncio的库，用于监听BLE广播的数据包，支持Bluetooth Low Energy (BLE) iBeacon广告，具有易于安装和使用的特点。

强大的文档处理工具，能将图片、PDF或Office文档高精度转换为Markdown文本或JSON结构化文档，还可用于去除文档中的个人身份信息。

MindSQL AI是一个用于无缝数据库交互的Python RAG库，兼容PostgreSQL、MySQL、SQLite、Snowflake和BigQuery。它由开源LLM驱动，支持自然语言处理查询，兼容ChromaDB和Faiss，能够通过少量代码实现功能的简化。

skfolio是一个基于Scikit-Learn构建的Python库，旨在帮助用户进行投资组合优化。它支持多种优化方法，并且易于与其他Python数据科学工具集成，提供灵活的API接口以满足不同的需求。

semchunk是一个快速且轻量的纯Python库，旨在将文本拆分成语义上有意义的区块，方便进行自然语言处理和文本分析。

用于从论文PDF文件生成报告的Python脚本，使用OpenAI的GPT-4模型。先提取PDF文件中的文本，将文本发送给GPT-4模型进行处理，并将生成的报告保存为文本文件。

PyLLMCore是一个提供与大型语言模型轻量级接口的Python库，旨在简化与LLM的交互，使开发者能够轻松集成和使用各种语言模型。