멋진 LLM 앱: 훌륭한 오픈 소스 LLM 앱을 수집 및 탐색하고 명령 한 번으로 빠르게 배포하세요!

일반 소개

어썸 LLM 앱은 Shubham Saboo가 만든 GitHub 리포지토리로, 다양한 종류의 훌륭한 LLM(대규모 언어 모델) 앱을 수집하고 소개하는 데 전념하고 있습니다. 이 리포지토리에는 OpenAI, Anthropic, Gemini 및 LLaMA와 같은 오픈 소스 모델을 사용하여 구축된 앱이 포함되어 있습니다. 이러한 애플리케이션은 코드베이스 관리부터 이메일 처리까지 광범위한 영역을 다루며, 다양한 시나리오에서 LLM의 실제 적용 사례를 보여줍니다. 이 리포지토리를 통해 사용자는 다양한 LLM 애플리케이션을 발견하고, 배우고, 기여함으로써 오픈 소스 에코시스템의 발전을 앞당길 수 있습니다.

기능 목록

• AI 에이전트인공지능 고객 지원 에이전트, 인공지능 투자 에이전트, 인공지능 뉴스 에이전트 등이 포함됩니다.
• RAG(검색 증강 생성)자율 RAG, Llama 3.1 로컬 RAG 및 기타 서비스를 제공합니다.
• LLM 애플리케이션 및 메모리예: 개인화된 메모리가 있는 LLM 애플리케이션, AI Arxiv 에이전트 등.
• X와 채팅하기GitHub 리포지토리, Gmail, PDF, 연구 논문 등과의 대화를 지원합니다.
• LLM 미세 조정Llama 3.2 미세 조정에 대한 튜토리얼을 제공합니다.
• 고급 도구 및 프레임워크예: 멀티모달 챗봇, 웹 검색 AI 어시스턴트 등

도움말 사용

설치 프로세스

1. 복제 창고:

   git clone https://github.com/Shubhamsaboo/awesome-llm-apps.git

2. 프로젝트 카탈로그로 이동합니다:

   cd awesome-llm-apps/{项目目录}

3. 종속성을 설치합니다:

   pip install -r requirements.txt

4. 각 프로젝트의 README.md 파일에 따라 구체적인 설정 및 실행 지침을 따르세요.

기능 작동 흐름

AI 에이전트

1. AI 고객 지원 상담원고객 지원 작업을 자동화하고 수동 고객 서비스 업무량을 줄이기 위한 용도입니다.
2. AI 투자 에이전트실시간 시장 분석 및 추천을 통해 사용자가 투자 결정을 내릴 수 있도록 도와줍니다.
3. AI 뉴스 에이전트뉴스 미디어 및 콘텐츠 크리에이터를 위한 뉴스 기사를 자동으로 생성합니다.

RAG(검색 증강 생성)

1. 자율 RAG검색과 생성 기술을 결합하여 보다 정확하고 관련성 높은 답변을 제공합니다.
2. 라마 3.1 로컬 RAG데이터 프라이버시 및 보안을 보장하기 위해 로컬에서 실행되는 RAG 모델입니다.

LLM 애플리케이션 및 메모리

1. AI Arxiv 에이전트사용자가 Arxiv에서 학술 논문을 빠르게 찾고 요약할 수 있도록 도와줍니다.
2. 개인화된 메모리의 LLM 적용사용자의 기록과 선호도에 따라 개인화된 답변과 제안을 제공합니다.

X와 채팅하기

1. GitHub 리포지토리와 채팅하기대화형 인터페이스를 통해 코드 및 문서 정보를 얻기 위해 GitHub 리포지토리와 직접 상호 작용합니다.
2. Gmail로 채팅하기대화형 인터페이스를 통해 Gmail에서 이메일을 관리하고 처리합니다.
3. PDF 및 연구 논문으로 채팅하기대화형 인터페이스를 통해 PDF 문서와 연구 논문에서 정보를 빠르게 찾고 요약할 수 있습니다.

LLM 미세 조정

1. Llama 3.2 미세 조정사용자가 필요에 따라 모델 매개변수를 조정할 수 있도록 자세한 미세 조정 튜토리얼이 제공됩니다.

고급 도구 및 프레임워크

1. 멀티모달 챗봇텍스트, 이미지, 음성 등 다양한 입력 방식을 지원하는 챗봇입니다.
2. 웹 검색 AI 어시스턴트AI 기술을 통해 더 스마트하고 효율적인 웹 검색 환경을 제공합니다.

위의 자세한 사용 도움말을 통해 사용자는 쉽게 시작하고 Awesome LLM 앱 저장소에서 사용할 수 있는 다양한 앱과 도구를 최대한 활용할 수 있습니다.