Allgemeine Einführung
Awesome LLM Apps ist ein von Shubham Saboo eingerichtetes GitHub-Repository, das sich der Sammlung und Präsentation einer Vielzahl großartiger LLM-Apps (Large Language Model) widmet. Das Repository enthält Anwendungen, die mit OpenAI, Anthropic, Gemini und Open-Source-Modellen wie LLaMA erstellt wurden. Diese Anwendungen decken ein breites Spektrum an Bereichen ab, von der Verwaltung von Codebasen bis hin zur E-Mail-Verarbeitung, und demonstrieren reale Anwendungen von LLM in verschiedenen Szenarien. Durch dieses Repository können Nutzer eine Vielzahl von LLM-Anwendungen entdecken, erlernen und zu ihnen beitragen und so die Entwicklung des Open-Source-Ökosystems vorantreiben.
Funktionsliste
- AI-AgentKI-Kundenbetreuer, KI-Investitionsbetreuer, KI-Nachrichtenbetreuer und mehr.
- RAG (Retrieval Augmentation Generation)Bietet autonome RAG, Llama 3.1 local RAG und andere Dienste.
- LLM-Anwendungen und Speicherz.B. LLM-Anwendungen mit personalisiertem Speicher, KI-Aroxiv-Agenten, usw.
- Chatten mit XUnterstützung für Konversationen mit GitHub-Repositories, Gmail, PDFs, Forschungsunterlagen und mehr.
- LLM-Feinabstimmung: Bietet Anleitungen zur Feinabstimmung von Llama 3.2.
- Fortgeschrittene Tools und Frameworksz.B. multimodale Chatbots, KI-Assistenten für die Websuche, usw.
Hilfe verwenden
Ablauf der Installation
- Klon-Lagerhaus:
git clone https://github.com/Shubhamsaboo/awesome-llm-apps.git
- Rufen Sie den Projektkatalog auf:
cd awesome-llm-apps/{Projektverzeichnis}
- Installieren Sie die Abhängigkeit:
pip install -r anforderungen.txt
- Befolgen Sie die spezifischen Installations- und Ausführungsanweisungen, die in der Datei README.md des jeweiligen Projekts enthalten sind.
Funktion Betriebsablauf
AI-Agent
- AI-KundenbetreuerFür die Automatisierung von Kundensupport-Aufgaben und die Verringerung der Arbeitslast des manuellen Kundendienstes.
- AI Investment AgentUnterstützung von Investitionsentscheidungen durch Echtzeit-Marktanalysen und -empfehlungen.
- AI NachrichtenagentAutomatische Generierung von Nachrichten für Nachrichtenmedien und Inhaltsersteller.
RAG (Retrieval Augmentation Generation)
- Autonome RAGKombinieren Sie Such- und Generierungstechniken, um genauere und relevantere Antworten zu erhalten.
- Llama 3.1 Lokale RAGEin RAG-Modell, das lokal läuft, um Datenschutz und Sicherheit zu gewährleisten.
LLM-Anwendungen und Speicher
- AI Arxiv AgentHilfe beim schnellen Auffinden und Zusammenfassen von wissenschaftlichen Arbeiten auf Arxiv.
- LLM-Anwendung des personalisierten GedächtnissesPersonalisierte Antworten und Vorschläge auf der Grundlage der Historie und der Vorlieben des Benutzers.
Chatten mit X
- Chatten mit GitHub-RepositoriesDirekte Interaktion mit GitHub-Repositories für Code- und Dokumentationsinformationen über eine Dialogschnittstelle.
- Chatten mit GmailVerwaltung und Bearbeitung von E-Mails in Google Mail über eine Dialogschnittstelle.
- Chat mit PDFs und ForschungspapierenSchnelles Auffinden und Zusammenfassen von Informationen in PDF-Dokumenten und Forschungsarbeiten über eine Dialogschnittstelle.
LLM-Feinabstimmung
- Llama 3.2-FeinabstimmungEine ausführliche Anleitung zur Feinabstimmung hilft dem Benutzer, die Modellparameter an seine Bedürfnisse anzupassen.
Fortgeschrittene Tools und Frameworks
- multimodaler ChatbotEin Chatbot, der mehrere Eingabemethoden wie Text, Bild und Sprache unterstützt.
- AI-Assistent für die WebsucheKI-Technologie für eine intelligentere und effizientere Websuche.
Mit der oben genannten detaillierten Nutzungshilfe können die Benutzer leicht anfangen und die verschiedenen Apps und Tools, die im Awesome LLM Apps Repository verfügbar sind, voll ausnutzen.