Stripe Agent Toolkit开源项目 – AI Agent的Stripe API集成工具

privateGPT是一个基于私有大语言模型（LLM）的文档问答系统，旨在保护用户隐私，用户无需担心个人信息泄露。该项目利用LangChain和GPT4All技术栈，提供高效的文档问答功能，默认使用ggml-model-q4_0.bin作为LLM和Embedding模型，且支持模型替换以满足不同需求。

HowdoI.ai 是一个基于LangChain Python库构建的智能聊天机器人，能够回答用户提出的各种问题，易于集成到现有系统中，并提供自然语言处理支持。

一个强大的AutoGPT智能体程序，利用Langchain和Selenium实现对整个Chrome会话的控制，能够进行复杂的网页交互和任务自动化。

从自动微分开始完全从头开始GPT-2训练，一个快速且功能完备的深度学习库，使用Python和NumPy编写

Haystack是一个开源的搜索框架，旨在帮助开发者构建高效的问答系统和搜索引擎，特别适用于自然语言理解（NLU）和信息检索（IR）任务。它支持从文档、数据库、API等多源数据构建智能问答系统，并已在金融合规审查中实现90%的准确率。Haystack具有高度可定制的管道设计，能够处理和检索大规模文档集，适用于企业知识库、法律合同、医疗报告等多种场景。

Hooks Admin 是基于 React18、React-Router v6、React-Hooks、Redux、TypeScript、Vite2 和 Ant-Design 开源的一套后台管理框架，旨在提供灵活、高效的开发体验。

一个用于搭建类似Perplexity的问答引擎的项目，结合了多种先进的技术和模型。

LM Studio Python SDK 是一个开发者工具包，用于与大型语言模型（LLMs）进行交互，并利用面向代理的API（如`.act()`）自主执行多步任务。它支持多种功能，包括结构化输出、图像输入、推测解码、文本补全、嵌入、低级别配置（如GPU和上下文长度）以及内存中的模型管理。

高级检索增强生成(RAG)技术合集，包含10种先进RAG实现方案的详细教程。从基础的Naive RAG到高级的Adaptive RAG，提供完整的代码实现和评估方法。使用LangChain、Pinecone等主流工具，适合研究人员和开发者学习和实践RAG技术

gpt4-pdf-chatbot-langchain 是一个基于 OpenAI 的 GPT-4 和 GPT-3.5 模型的聊天机器人应用，专门用于处理 PDF 文档。通过集成 LangChain 框架和 Pinecone 数据库，该项目能够将 PDF 中的文本转换为向量并高效存储，从而实现对文档内容的智能查询和交互。用户可以通过聊天界面快速查找和提取 PDF 中的关键信息，或将聊天机器人集成到其他应用程序中，提供文档查询服务。

Rosencharts是一个基于D3.js和Tailwind构建的超轻量级React图表库，支持JavaScript和TypeScript，帮助开发者轻松实现数据可视化。

Mathberet是一个自托管的数字数学笔记本，使用React和Typescript开发，旨在为需要图形绘制、草图和LaTeX书写的平台的数学学生提供支持。

RAG Arena是由Mendable.ai开发的开源Next.js项目，利用LangChain提供RAG聊天机器人体验，用户的查询可以获取多个响应。

Show-Me 是一个开源应用，旨在提供与传统大型语言模型（LLM）交互的可视化和透明替代方案。它将复杂的问题分解为一系列有根据的子任务，使用户能够理解 LLM 的逐步思考过程。

LangChain是一个用于构建基于大型语言模型（LLM）应用的框架，它简化了复杂任务的实现，并支持多种集成和扩展。