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拖拽式界面，轻松构建你专属的LLM流程
Langchain-Chatchat（原Langchain-ChatGLM）是一个基于Langchain框架，结合ChatGLM、Qwen、Llama等大型语言模型，实现基于检索增强生成（RAG）和智能体（Agent）应用的本地知识库系统。
在你的浏览器中组装、配置和部署自主式 AI 智能体。
一个Python软件开发工具包（SDK）和代理服务器（大型语言模型网关），可以调用100多个OpenAI格式的大型语言模型API，支持Bedrock、Azure、OpenAI、Vertex AI、Cohere、Anthropic、SageMaker、Hugging Face、Replicate和Groq等平台。
基于React的用户界面，以及为AI副驾驶、AI聊天机器人和应用内AI智能体打造的优雅基础架构。Agentic的最终解决方案？
欢迎来到Llama食谱！这是你构建Llama模型的指南，涵盖了推理、微调、检索增强生成（RAG）等入门知识。我们还会向你展示如何使用Llama模型家族解决端到端问题，以及如何在各种服务提供商平台上使用它们。
这个仓库包含Hugging Face智能体课程。
基于 AWEL（代理工作流表达式语言）和代理的 AI 原生数据应用开发框架
一个即用型且灵活的基于检索增强生成 (RAG) 的聊天机器人，支持主流大型语言模型 (LLM)，例如 DeepSeek-R1、Llama 3.3、Qwen2、OpenAI 等。
LangChain 和 LangGraph AI 的 PDF 聊天机器人代理
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LangChain 入门指南：中文版
这个项目提供了一个面向编程新手的大语言模型应用开发教程，你可以在线阅读：https://datawhalechina.github.io/llm-universe/
大型语言模型的语义缓存。完全集成LangChain和llama_index。
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Go 语言的 LangChain：用 Go 编写基于大型语言模型 (LLM) 的程序最简单的方法
