Awesome LLM Apps: собирайте и изучайте отличные приложения LLM с открытым исходным кодом, быстро развертывайте их с помощью одной команды!

Общее введение

Awesome LLM Apps - это репозиторий на GitHub, созданный Шубхамом Сабу и предназначенный для сбора и демонстрации широкого спектра отличных приложений для LLM (Large Language Model). Репозиторий содержит приложения, созданные с использованием OpenAI, Anthropic, Gemini, а также моделей с открытым исходным кодом, таких как LLaMA. Эти приложения охватывают широкий спектр областей, от управления кодовой базой до обработки электронной почты, демонстрируя реальное применение LLM в различных сценариях. С помощью этого репозитория пользователи могут открывать, изучать и вносить свой вклад в различные приложения LLM, способствуя развитию экосистемы с открытым исходным кодом.

Список функций

• Агент искусственного интеллекта: Включает агентов по поддержке клиентов AI, инвестиционных агентов AI, агентов новостей AI и многое другое.
• RAG (Retrieval Augmentation Generation): Предоставляет автономный RAG, локальный RAG Llama 3.1 и другие услуги.
• LLM Приложения и памятьНапример, приложения LLM с персонализированной памятью, агенты AI Arxiv и т.д.
• Пообщайтесь с Х: Поддержка разговоров с репозиториями GitHub, Gmail, PDF-файлами, научными статьями и т. д.
• Тонкая настройка LLM: Предоставляет учебные пособия по тонкой настройке Llama 3.2.
• Передовые инструменты и фреймворкиНапример, мультимодальные чат-боты, ИИ-помощники при веб-поиске и т. д.

Использование помощи

Процесс установки

1. Хранилище клонирования:

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

2. Перейдите в каталог проектов:

   cd awesome-llm-apps/{项目目录}

3. Установите зависимость:

   pip install -r requirements.txt

4. Следуйте инструкциям по настройке и запуску в соответствии с файлом README.md каждого проекта.

Функции Поток операций

Агент искусственного интеллекта

1. Агент по поддержке клиентов AI: Для автоматизации задач поддержки клиентов и снижения нагрузки на ручное обслуживание клиентов.
2. Инвестиционный агент AI: Помогайте пользователям принимать инвестиционные решения с помощью анализа рынка и рекомендаций в режиме реального времени.
3. Агент новостей AI: Автоматическое создание новостных материалов для средств массовой информации и создателей контента.

RAG (Retrieval Augmentation Generation)

1. Автономный RAG: Комбинируйте методы поиска и генерации, чтобы предоставлять более точные и релевантные ответы.
2. Ллама 3.1 Местный RAG: Модель RAG, которая работает локально, чтобы обеспечить конфиденциальность и безопасность данных.

LLM Приложения и память

1. ИИ Arxiv Agent: Помогает пользователям быстро находить и обобщать научные статьи на Arxiv.
2. Применение персонализированной памяти для LLM: Предоставление персонализированных ответов и предложений на основе истории и предпочтений пользователя.

Пообщайтесь с Х

1. Общение с репозиториями GitHub: Непосредственное взаимодействие с репозиториями GitHub для получения информации о коде и документации с помощью диалогового интерфейса.
2. Чат с Gmail: Управление и обработка электронной почты в Gmail с помощью диалогового интерфейса.
3. Чат с PDF-файлами и исследовательскими работами: Быстрый поиск и обобщение информации в PDF-документах и научных работах с помощью диалогового интерфейса.

Тонкая настройка LLM

1. Тонкая настройка Llama 3.2: Подробный учебник по тонкой настройке поможет пользователям настроить параметры модели в соответствии с их потребностями.

Передовые инструменты и фреймворки

1. мультимодальный чатбот: Чатбот, поддерживающий несколько способов ввода, таких как текст, изображение и голос.
2. ИИ-помощник для веб-поиска: Обеспечение более интеллектуального и эффективного веб-поиска с помощью технологии искусственного интеллекта.

С помощью приведенной выше подробной инструкции по использованию пользователи смогут легко начать работу и в полной мере использовать преимущества различных приложений и инструментов, доступных в репозитории Awesome LLM Apps.