Langsmith 相关的热门 GitHub AI项目仓库

构建认知系统，使用Python语言

基于Whisper、TTS、Groq、Llama 3、OpenAI等技术的AI设备模板

这款AI智能音箱运用语音识别、文本转语音（TTS）和语音转文本（STT）技术，实现语音和视觉驱动的对话，并通过OpenAI和Langchain代理提供额外的网络搜索功能。

Langsmith 的文档

通过交互式的 Jupyter Notebook 教程学习人工智能 (AI)、机器学习 (ML) 和自然语言处理 (NLP)。

Reddit AI智能助手，帮你以前所未有的方式探索Reddit！它可以搜索任何内容，并获取Reddit上最热门的帖子及其最相关的评论。

探索最先进的 RAG 技术：本项目实现了自省式 RAG，无缝整合多个知识来源（网站、SQL 数据库、PDF 文件），同时严格遵守业务需求。

构建基于高级检索增强生成 (RAG) 方法的多智能体 RAG 系统

“lcel-tutorial” 代码库旨在帮助你掌握 LangChain 表达式语言 (LCEL)，它提供了一些练习，可以用来构建具有状态的、多角色的大型语言模型 (LLM) 应用。这是一个动手实践指南，教你如何利用 LCEL 来处理复杂的流程和实现类似智能体的行为。非常适合渴望探索 LLM 潜力的爱好者。

Okos是一款基于TypeScript、LangGraph和多个AI模型提供商构建的Telegram人工智能助手。它能够保持对话上下文并提供交互摘要。

这是一个由挪威科技大学(NTNU)和KartAI公司合作完成的客户驱动项目（TDT4290）。项目展示了如何利用人工智能简化建筑案例流程。

BankLLM是一款基于人工智能的银行推荐引擎，它利用OpenAI的模型分析客户数据，并生成个性化的产品建议。该系统集成了LangChain、FAISS和LangServe，采用FastAPI作为后端，Streamlit作为前端，并遵循LLMOps方法实现可扩展的部署。

反图灵测试游戏：在一个充满欺骗的游戏中智胜AI！扮演试图融入其中的普通人，或扮演猎捕人类的AI。参与动态的AI互动、策略性提问和投票。兼容Groq、OpenAI等。你能愚弄AI吗，还是他们会揭穿你？

Agentic RAG 健身聊天机器人是一款人工智能应用，旨在提供个性化的健身指导和训练建议。

使用TypeScript掌握LangChain、RAG和大型语言模型（LLM）的全面工作坊和学习路径。涵盖设置、实现以及使用LangChain、LangSmith、LangGraph和Hugging Face集成构建AI驱动应用程序的高级技术。

LangSmith关于大型语言模型系统评估的教程

韩国陆军参谋长奖（获得于第十一届韩国陆军创业大赛）——利用生成式AI指导野战训练

这个项目仓库深入探索了基于Langchain的大型语言模型（LLM）的全部潜力。它涵盖了使用Langserve和FastAPI的部署、微调技术、集成方法以及带有交互式文档的API使用。非常适合希望在实际应用中实现可扩展、高效LLM的开发者。

一个基于大型语言模型（LLM）和检索增强生成（RAG）技术的应用程序，能够回答任何关于哈利波特系列的问题。