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    NanGePlus/AutoGenV04Test

    AutoGen最新架构v0.4正式发布第一个稳定版本,v0.4是对AutoGen的一次从头开始的重写,目的是为构建Agent创建一个更健壮、可扩展、更易用的跨语言库,其应用接口采用分层架构设计,存在多套软件接口用以满足不同的场景需求 。

    NanGePlus/KagTest

    KAG开源框架介绍及使用KAG实现知识增强生成应用(产品模式测试、开发者模式测试),KAG是OpenSPG发布v0.5版本中推出的知识增强生成(KAG)的专业领域知识服务框架,旨在充分利用知识图谱和向量检索的优势,增强大型语言模型和知识图谱,以解决 RAG 挑战

    NanGePlus/CrewAIToolsTest

    本项目系列相关视频为大家测试CrewAI官方提供的Tools

    NanGePlus/PydanticAITest

    PydanticAI开源框架,搭建基于PostgreSQL、MySQL的Text2SQL应用进行SQL语句生成,支持GPT大模型、国产大模型、开源本地大模型

    NanGePlus/MCPTest

    MCP功能测试,编写LLM(支持OpenAI接口风格的大模型)应用程序调用MCP。MCP(模型上下文协议)是Claude开源的一种开放协议,可实现LLM应用程序与外部数据源和工具之间的无缝集成。

    NanGePlus/HaystackTest

    在本项目中使用Haystack框架实现模拟健康档案私有知识库构建和检索全流程,通过一份代码实现了同时支持多种大模型(如OpenAI、阿里通义千问等)的RAG(检索增强生成)功能:(1)离线步骤:文档加载->文档切分->向量化->灌入向量数据库;在线步骤:获取用户问题->用户问题向量化->检索向量数据库->将检索结果和用户问题填入prompt模版->用最终的prompt调用LLM->由LLM生成回复

    NanGePlus/MetaGPTTest

    开源多Agent智能体协作框架MetaGPT核心概念介绍及相关案例测试

    NanGePlus/AutoGenTest

    AutoGenTest

    NanGePlus/SwarmTest

    OpenAI开源多Agent智能体协作框架Swarm核心概念介绍及相关案例测试

    NanGePlus/LightRAGTest

    本期项目对GraphRAG和LightRAG进行对比测试

    NanGePlus/CrewAIKnowledgeTest

    CrewAIKnowledgeTest

    NanGePlus/FineTuningLab

    本项目旨在提供一个微调酒店推荐垂直领域大模型并应用的完整闭环案例作为大家的参考案例。本项目使用的基础大模型为Qwen2.5-8B-Instruct。项目特色:完整的垂直应用案例闭环、项目源码剖析开源共享、详实的图文指导手册、手把手全流程实操演示视频

    NanGePlus/DataAugmentationTest

    根据业务数据特性进行数据增强,使用的数据为开源的预定酒店场景下的酒店数据库。主要内容:基于原始的数据利用大模型进行数据增强。

    NanGePlus/WeaviateTest

    Weaviate (we-vee-eight) 是一个开源的AI原生向量数据库,可同时存储对象和向量,这样就可以将向量搜索与结构化过滤结合使用。本次分享为大家提供一份使用指南,包括如何安装部署、国内如何配置使用embedding模型、数据写入和查询

    NanGePlus/GraphRAGTestV040

    就在两天前(2024.11.5)GraphRAG 已经发布 0.4.0新版本,引入增量更新索引和DRIFT图推理搜索查询,本项目对新增的两个新功能进行全面测试,并提供了一种支持多类型大模型使用GraphRAG解决方案,不仅支持GPT大模型,还支持本地大模型(Ollama)、阿里云通义千问、百度文心千帆、智谱ChatGML、讯飞星火认知、Ollama、Moonshot AI、Google Gemini等

    NanGePlus/CrewAIFlowsFullStack

    本项目主要实现使用FastAPI后端框架+CrewAI实现AI Agent复杂工作流。代码实现CrewAI的Flows功能,并支持Flow运行中间结果进行持久化存储和查询(MySQL),支持多Flow并行(Celery是一个强大的异步任务队列/作业队列库)。

    NanGePlus/CrewAITest

    使用CrewAI+FastAPI搭建多Agent协作应用并对外提供API服务,同时支持gpt、国产大模型、Ollama本地大模型。

    NanGePlus/LLMTest

    为实现代码的高扩展性和兼容性,提出一套综合解决方案,支持多种大模型类型的无缝集成,包括GPT系列大模型、国内主流模型(如通义千问、智谱AI等),以及本地化部署的大模型(如qwen2.5)。

    NanGePlus/CrewAIFullstackTest

    本项目带大家搭建一个完整的AI应用全栈项目,Flask+NextJS+CrewAI

    NanGePlus/PromptLangChainTest

    本项目主要介绍prompt工程相关用例。包括模拟智能推荐客服系统构建和问答、思维链、自洽性、思维树等相关进阶demo,旨在帮助大家理解prompt。通过一份代码实现了同时支持多种大模型(如OpenAI、阿里通义千问等)并使用FastAPI对应用进行API封装。

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