大模型开源项目思路借鉴
# 总结
1. 市面上的模型落地产品主要以 应用和插件（agent）两种形式
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# langflow
# 语言为python
langchain可视化编排
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# promptflow
prompt可视化编排/评估
https://microsoft.github.io/promptflow/how-to-guides/quick-start.html
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# dify（基于langchain）
# https://cloud.dify.ai/explore/apps
# https://github.com/langgenius/dify
该项目基于 OpenAI和ChatOpenAI 分为两种类型的app，一种是对话类的app，一种是文本生成类的app
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# aganta（基于langchain）
# https://github.com/Agenta-AI/agenta
该项目可以很好进行agent A/B测试
# 可以进行版本评估
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# chainlit（支持langchain、llama-index）
# 该项目可以很好的对编排的agent和chain进行测试
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# ToolBench
# 训练一个基于API的指令意图模型
https://github.com/OpenBMB/ToolBench
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# Open Interpreter
# 基于问答生成代码并执行代码
# 可以用在智能家居的自动化操作场景
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# Agently
# 编排工程化可以借鉴
https://github.com/Maplemx/Agently
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# pezzo
可以更好的管理提示词
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# fastgpt
知识库项目
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# flowise
# 语言为js
和langflow类似 Drag & drop UI to build your customized LLM flow
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# FastChat
大模型聚合，支持openai风格的api
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# RealChar
聊天伴侣
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# quivr
个人知识库大脑
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# SalesGPT
销售场景
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# db-gpt
数据库方案
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# openllm
大模型聚合,快速部署模型到生成环境
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上次更新: 2023-09-15 10:06:16