关于开发者在使用大型语言模型(LLM)时选择哪个模型的视角的资源库，列举了当前开发者使用的一些开源和商业LLM，并提供了关于如何选择LLM的指南。

这是一个包含各种优秀LLM代理的综合列表，旨在提供详细的描述和用例，定期更新新的代理和工具，并根据功能和应用对代理进行分类。

一个轻量级LLM应用开发框架，类似于Python requests库的简洁设计理念，提供了90%必需的LLM开发功能。

PromptJoy是一个开源工具，主要用于记录LLM请求以便检查输出，并且能够轻松进行A/B测试，以找出最佳提示。

该项目提供了一个关于LLM应用开发的电子书，涵盖了理论学习及实践代码，帮助理解和整合信息处理系统。

实用指南，教你如何驾驭大型语言模型（LLM）的陷阱，通过Python示例和开源解决方案，让你深入了解LLM的限制和实施中的挑战

kotaemon是一个开源的RAG基础工具，旨在通过可视化界面与用户的文档进行便捷的对话。它不仅提供了多种功能模块，还支持多种大型语言模型（LLM）的API，能够适应不同的使用场景，确保信息的实时更新与准确性。

LLMOps.Space是一个全球性的社区，专注于大语言模型（LLM）相关的公司、开源模块、教育资源和融资新闻等，旨在帮助从业者发现、学习和参与LLM的各个方面。