Alternatives and similar repositories for llm_benchmark

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  An easy-to-use framework for modular RAG
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• shell-nlp / gpt_server
  gpt_server是一个用于生产级部署LLMs、Embedding、Reranker、ASR、TTS、文生图、图片编辑和文生视频的开源框架。
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• chatchat-space / LangGraph-Chatchat
  ☆158Updated 9 months ago
• lework / llm-benchmark
  LLM 并发性能测试工具，支持自动化压力测试和性能报告生成。
  ☆191Updated 8 months ago
• liguodongiot / unify-easy-llm
  unify-easy-llm（ULM）旨在打造一个简易的一键式大模型训练工具，支持Nvidia GPU、Ascend NPU等不同硬件以及常用的大模型。
  ☆59Updated last year
• owenliang / qwen-vllm
  通义千问VLLM推理部署DEMO
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• Logistic98 / rag-omni
  基于大语言模型的检索增强生成RAG示例
  ☆167Updated 7 months ago
• david-xinyuwei / david-share
  ☆371Updated last week
• hyperai / vllm-cn
  vLLM Documentation in Chinese Simplified / vLLM 中文文档
  ☆132Updated 3 weeks ago
• GobinFan / python-mcp-server-client
  支持查询主流agent框架技术文档的MCP server（支持stdio和sse两种传输协议）, 支持 langchain、llama-index、autogen、agno、openai-agents-sdk、mcp-doc、camel-ai 和 crew-ai
  ☆151Updated 7 months ago
• llama-factory / llamafactory
  llamafactory blog
  ☆43Updated last year
• BUAADreamer / EasyRAG
  Easy-to-Use RAG Framework; CCF AIOps International Challenge 2024 Top3 Solution; CCF AIOps 国际挑战赛 2024 季军方案
  ☆603Updated last year
• jiangnanboy / llm_corpus_quality
  大模型预训练中文语料清洗及质量评估 Large model pre-training corpus cleaning
  ☆72Updated last year
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  大模型检索增强生成技术最佳实践。
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• tingaicompass / AI-Compass
  “AI-Compass”将为社区指引在 AI 技术海洋中航行的方向，无论你是初学者还是进阶开发者，都能在这里找到通往 AI 各大方向的路径。旨在帮助开发者系统性地了解 AI 的核心概念、主流技术、前沿趋势，并通过实践掌握从理论到落地的全过程。
  ☆444Updated 3 weeks ago
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  企业级RAG系统从入门到精通
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  在RAG技术中，嵌入向量的生成和匹配是关键环节。本文介绍了一种基于CLIP/BLIP模型的嵌入服务，该服务支持文本和图像的嵌入生成与相似度计算，为多模态信息检索提供了基础能力。
  ☆39Updated 11 months ago
• FlagOpen / Awesome-Industry-Dataset
  旨在收集各行业的开源数据，引导和推动行业大模型的发展
  ☆58Updated last year
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  langchain学习笔记，包含langchain源码解读、langchain中使用中文模型、langchain实例等。
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  ☆194Updated 3 months ago
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  筱可的工程实验仓库！
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  一个基于多模态向量模型及视觉多模态模型构建的图片搜索引擎&管理系统，实现精准的以文搜文，文搜图、以图搜图多种智能检索方式。An image search engine management system built upon multimodal vector models…
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  RAG-QA-Generator 是一个用于检索增强生成（RAG）系统的自动化知识库构建与管理工具。该工具通过读取文档数据，利用大规模语言模型生成高质量的问答对（QA对），并将这些数据插入数据库中，实现RAG系统知识库的自动化构建和管理。
  ☆252Updated 11 months ago
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  dify's rag patch module
  ☆277Updated 3 months ago
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