KTransformers 是一个开源的 Transformer 库，用于自然语言处理（NLP）任务。它是基于 PyTorch 框架开发的，提供了一个简单易用的 API，用于构建和训练 Transformer 模型。Transformer 是一种自注意力机制（Self-Attention Mechanism）的神经网络模型，最初由 Google 提出，用于机器翻译任务。它的主要特点是可以并行化处理 / 2025-03-21 19:36:02 / 查看 401 次

LLaMA-Factory 是一个开源的语言模型工厂，用于创建和训练大规模语言模型。LLaMA-Factory 由 Meta AI 开发，旨在提供一个灵活、可扩展和高效的平台，用于构建和训练语言模型。LLaMA-Factory 的主要特点包括：大规模语言模型：LLaMA-Factory 支持创建和训练大规模语言模型，具有数十亿个参数。灵活性：LLaMA-Factory 提供了多种语言模型架构，包括 / 2025-03-21 19:38:38 / 查看 167 次

Axolotl-AI-Cloud/Axolotl 是一个开源的、基于云计算的 AI 平台，用于构建和部署人工智能模型。Axolotl 的目标是提供一个简单、灵活和可扩展的平台，用于开发和部署 AI 应用程序。Axolotl 的主要特点包括：云计算：Axolotl 基于云计算技术，提供了一个可扩展和灵活的平台，用于构建和部署 AI 模型。AI 框架：Axolotl 支持多种 AI 框架，包括 Ten / 2025-03-21 19:40:50 / 查看 478 次

## easy-dataset- https://github.com/ConardLi/easy-dataset大型语言模型微调数据集创建工具如何快速创建 LLM 微调数据集？在微调大型语言模型（LLM）时，你是否遇到过数据集整理繁琐、问题生成低效、格式转换复杂的问题？Easy Dataset 提供了一种高效、智能的解决方案，帮助你轻松构建高质量的微调数据集，让模型训练更加顺畅。✨ Easy D / 2025-03-21 19:43:15 / 查看 2098 次

是一个开源工具任何可搜索的应用程序通过将您用户的应用程序数据、API、数据库和网站同步到您的图形和矢量数据库，只需最少的配置。Airweave-AI/Airweave 是一个开源的、基于人工智能的数据处理和分析平台。Airweave 的目标是提供一个简单、灵活和可扩展的平台，用于处理和分析大规模数据。Airweave 的主要特点包括：数据处理：Airweave 提供了一个数据处理引擎，用于处理大规 / 2025-03-21 20:00:20 / 查看 934 次

Upsonic是一个注重可靠性的框架，专为现实应用而设计。它通过高级可靠性功能在您的组织中启用可信代理工作流，包括验证层、三角架构、验证器代理和输出评估系统。为什么选择Upsonic？Upsonic是下一代框架，通过解决三个关键挑战，使代理可以投入生产:1- 可靠性:虽然其他框架需要专业知识和复杂的可靠性特性编码，但Upsonic提供了易于激活的可靠性层，而不会中断功能。2- 模型上下文协议:MC / 2025-03-21 20:16:28 / 查看 977 次

- https://github.com/badboysm890/ClaraVerse # Pull the imagedocker pull claraverse/clara-ollama:latest# Run with auto-restartdocker run -d --restart always -p 8069:8069 claraverse/clara-ollama:latestC / 2025-03-22 16:23:00 / 查看 338 次

Gurubase - 开源 RAG 问答助手Gurubase 是一款开源的 检索增强生成（RAG） 系统，支持创建 AI 驱动的问答助手（“Guru”），可索引 网页、PDF 文档、YouTube 视频、GitHub 代码库，帮助用户快速获取精准答案。🚀 功能特点 • 🤖 AI 问答助手：基于先进的大语言模型（LLM），提供高质量问答，并具备即时评估机制，减少幻觉现象。 • 🔄 RAG 技术：结合 / 2025-03-22 16:40:35 / 查看 1 次

在AI领域，大型语言模型（LLM）已经展现出了强大的语言理解和生成能力，但其知识通常是固定的，无法实时更新。尽管检索增强生成（RAG）技术能帮助模型获取最新信息，但传统搜索引擎的横向搜索方式限制了对信息的深度挖掘。为了解决这一问题，阿里和东南大学共同研发了WebWalker，一个多智能体框架，专注于模拟人类的网络浏览和搜索行为，让LLM能够自动点击链接、阅读网页、理解信息，最终给出更精准、更深层次 / 2025-03-25 22:28:34 / 查看 1 次

一个开源的低代码 RAG 框架：Cognita。基于 LangChain/LlamaIndex 构建，简单易用，提供数据上传、模型管理、联网和提示词模板等功能。同时无需编写代码，即可轻松构建、调试和发布 RAG 应用。可 Docker 快速部署，支持主流模型或通过 Ollama 使用本地模型。Langchain/LlamaIndex提供了易于使用的抽象，可用于在jupyter笔记本上进行快速实验 / 2025-03-26 00:32:25 / 查看 1 次