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- ReActAgentsTest☆162Updated 2 months ago
- Easy-to-understand AI learning resources for beginners.☆120Updated last month
- LLM + MCP + RAG = Magic☆353Updated 5 months ago
- 使用LangGraph+DeepSeek-R1+FastAPI+Gradio实现一个带有记忆功能的流量包推荐智能客服web端用例,同时也支持gpt大模型、国产大模型(OneApi方式)、Ollama本地开源大模型、阿里通义千问大模型☆266Updated 5 months ago
- 企业级RAG系统从入门到精通☆549Updated 2 months ago
- ☆648Updated 2 months ago
- 本项目主要实现使用FastAPI后端框架+CrewAI实现AI Agent复杂工作流。代码实现CrewAI的Flows功能，并支持Flow运行中间结果进行持久化存储和查询(MySQL)，支持多Flow并行(Celery是一个强大的异步任务队列/作业队列库)。☆94Updated 5 months ago
- 基于RAG的私有知识库问答系统☆330Updated 9 months ago
- ☆265Updated 8 months ago
- 在本项目中模拟健康档案私有知识库构建和检索全流程，通过一份代码实现了同时支持多种大模型（如OpenAI、阿里通义千问等）的RAG（检索增强生成）功能:(1)离线步骤:文档加载->文档切分->向量化->灌入向量数据库；在线步骤:获取用户问题->用户问题向量化->检索向量数据库…☆165Updated last year
- 《赋 范大模型技术社区》是针对各阶大模型学习者量身打造的基于各类大模型，包括环境设置、本地部署、高效微调、开发实战等技能在内的全流程指导！☆613Updated last month
- dify's rag patch module☆273Updated last week
- A chatbot implementation compatible with MCP (terminal / streamlit supported)☆196Updated last month
- This is a multi agent tutorial based on the CAMEL framework, aimed at understanding how to build an Agent Society from the ground up!☆523Updated 3 weeks ago
- 极客时间RAG训练营，RAG 10大组件全面拆解，4个实操项目吃透 RAG 全流程。正如刘焕勇老师所言：RAG的落地，往往是面向业务做RAG，而不是反过来面向RAG做业务。这就是为什么我们需要针对不同场景、不同问题做针对性的调整、优化和定制化。魔鬼全在细节中，我们深入进去探…☆431Updated last month
- A LLM RAG system runs on your laptop. 大模型检索增强生成系统，可以轻松部署在笔记本电脑上，实现本地知识库智能问答。☆270Updated last month
- 大模型/LLM推理和部署理论与实践☆323Updated 2 months ago
- 从零搭建Agent框架(Build LLM ReAct Agent from scratch)☆93Updated 10 months ago
- 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。☆226Updated 8 months ago
- 拼好RAG：手搓并融合了GraphRAG、LightRAG、Neo4j-llm-graph-builder进行知识图谱构建以及搜索；整合DeepSearch技术实现私域RAG的推理；自制针对GraphRAG的评估框架| Integrate GraphRAG, LightRA…☆1,200Updated last month
- GraphRAG的应用实例，项目特点在于提供了替换OpenAI模型的方法，并通过修改原有提示和切分文档的方法，提高了GraphRAG处理中文内容的能力。☆165Updated 10 months ago
- 筱可的工程实验仓库！☆82Updated last week
- 本项目旨在分享人工智能相关应用技术以及实战经验，包括大模型、语音合成、数字人、图像生成等。☆260Updated 11 months ago
- LangChain结合了大型语言模型、知识库和计算逻辑，可以用于快速开发强大的AI应用。这个仓库包含了我对LangChain的学习和实践经验，包括教程和代码案例。让我们一起探索LangChain的可能性，共同推动人工智能领域的进步！☆182Updated last year
- ragflow中的ocr部分，非官方项目☆48Updated last year
- 异步图书：《大模型应用开发 动手做AI Agent》 - 这是一些非常简单的入门示例，重在引导新手入门，目前LLM开发领域发展很快，本书只是一个提纲挈领。更多的示例和代码大家可以去OpenAI Cookbook, LangChain Example中去挖掘。☆391Updated 11 months ago
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- 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☆135Updated 4 months ago
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