AI驱动的多智能体数据分析系统
AI-Data-Analysis-MultiAgent是一个高级的AI驱动研究助理系统,利用多个专业智能体协助进行数据分析、可视化和报告生成等任务。该系统采用LangChain、OpenAI的GPT模型和LangGraph处理复杂的研究流程,集成多样化的AI架构以实现最佳性能。该系统的独特之处在于集成了一个专门的Note Taker智能体,通过维护项目的简洁而全面的记录,可以降低计算开销,提高不同分析阶段之间的上下文保持能力,并实现更连贯一致的分析结果。
Model Context Protocol的参考实现和社区贡献的服务器集合
Model Context Protocol Servers是一个展示Model Context Protocol(MCP)多功能性和可扩展性的项目。它提供了一组参考实现和社区贡献的服务器,这些服务器展示了如何利用MCP为大型语言模型(LLMs)提供安全、受控的工具和数据源访问。每个MCP服务器都是使用Typescript MCP SDK或Python MCP SDK实现的。该项目由Anthropic管理,并且与社区共同构建,是开源的,鼓励大家贡献自己的服务器和改进。
快速高效的非结构化数据提取工具
Extractous是一个用Rust编写的非结构化数据提取工具,提供多语言绑定。它专注于从各种文件类型(如PDF、Word、HTML等)中提取内容和元数据,并且性能优异,内存占用低。Extractous通过原生代码执行实现快速处理速度和低内存使用,支持多种文件格式,并集成了Apache Tika和tesseract-ocr技术,使其能够处理广泛的文件类型并进行OCR识别。该工具的开源性质和Apache 2.0许可使其可以免费用于商业用途,适合需要处理大量文档数据的企业和开发者。
一个全面的Prompt Engineering技术资源库
Prompt Engineering是人工智能领域的前沿技术,它改变了我们与AI技术的交互方式。这个开源项目旨在为初学者和经验丰富的实践者提供一个学习、构建和分享Prompt Engineering技术的平台。该项目包含了从基础到高级的各种示例,旨在促进Prompt Engineering领域的学习、实验和创新。此外,它还鼓励社区成员分享自己的创新技术,共同推动Prompt Engineering技术的发展。
一站式数据处理系统,为大型语言模型提供高质量数据。
Data-Juicer 是一个一站式的多模态数据处理系统,旨在为大型语言模型(LLMs)提供更高质量、更丰富、更易消化的数据。它提供了一个系统化和可复用的数据处理库,支持数据与模型的协同开发,通过沙盒实验室实现快速迭代,并提供基于数据和模型的反馈循环、可视化和多维度自动评估等功能,帮助用户更好地理解和改进他们的数据和模型。Data-Juicer 正在积极更新和维护,定期增强和添加更多功能、数据配方和数据集。
统一的代码库,用于微调大型多模态模型
lmms-finetune是一个统一的代码库,旨在简化大型多模态模型(LMMs)的微调过程。它提供了一个结构化的框架,允许用户轻松集成最新的LMMs并进行微调,支持全微调和lora等策略。代码库设计简单轻量,易于理解和修改,支持包括LLaVA-1.5、Phi-3-Vision、Qwen-VL-Chat、LLaVA-NeXT-Interleave和LLaVA-NeXT-Video等多种模型。
构建大型语言模型支持的多智能体应用。
AgentScope是一个创新的多智能体平台,旨在赋能开发者使用大规模模型构建多智能体应用。它具有易于使用、高鲁棒性和基于Actor的分布式特性,支持自定义容错控制和重试机制,以增强应用稳定性。
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