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基于LangChain的实战教程
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- 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)。☆103Updated 6 months ago
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- 训练自己的中文 Embedding 模型☆24Updated 9 months ago
- ReActAgentsTest☆209Updated 3 months ago
- 集成Qwen与DeepSeek等先进大语言模型,支持纯LLM+分类层模式及LLM+LoRA+分类层模式,使用transformers模块化设计和训练便于根据需要调整或替换组件。☆14Updated 2 months ago
- ☆152Updated 7 months ago
- 基于Qwen2+SFT+DPO的医疗问答系统,项目中使用了LLaMA-Factory用于训练,fastllm和vllm用于推理,☆30Updated 3 months ago
- 基于大模型生成内容的智能语音对讲☆10Updated 11 months ago
- LLM-based Multi-Agent 系统架构设计与项目代码实践☆30Updated 11 months ago
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- 基于大语言模型的RAG项目,分别实现了基于文本和知识图谱的RAG☆23Updated 7 months ago
- 使用CrewAI+FastAPI搭建多Agent协作应用并对外提供API服务,同时支持gpt、国产大模型、Ollama本地大模型。☆109Updated last year
- 2024CCF国际AIOps挑战赛-赛道二(GLM4):基于检索增强的运维知识问答挑战赛解决方案分享。☆12Updated last year
- AgentChat 是一个基于 LLM 的智能体交流平台,内置默认 Agent 并支持用户自定义 Agent。通过多轮对话和任务协作,Agent 可以理解并协助完成复杂任务。项目集成 LangChain、Function Call、MCP 协议、RAG、Milvus 和 E…☆68Updated last week
- 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!☆186Updated last year
- LightRAG与GraphRAG在索引构建、检索测试中的耗时、模型请求次数、Token消耗金额、检索质量等方面进行对比☆129Updated 10 months ago
- 基于Llamaindex微调qwen2.5-7b☆29Updated 10 months ago
- A travel agent based on Qwen2.5, fine-tuned by SFT + DPO/PPO/GRPO using traveling question-answer dataset, a mindmap can be output using …☆32Updated 2 weeks ago
- 实现使用开源的LangFlow框架,零代码实现大模型相关应用如流量包推荐智能客服、RAG应用等,并使用两种方式将创建的工作流集成到自己的项目中☆26Updated last year
- Text2Neo4j 是一个遍历文档、从文本中提取关系并将其保存到 Neo4j 数据库中以形成知识图谱的工具。本项目结合了 Dify 和 LLaMA3.1(8B 模型)来高效处理和提取复杂关系。☆23Updated last year