LlamaIndex.TS

构建LLM应用的框架

普通产品编程LLM自然语言处理

LlamaIndex.TS是一个为构建基于大型语言模型（LLM）的应用而设计的框架。它专注于帮助用户摄取、结构化和访问私有或特定领域的数据。这个框架提供了一个自然语言界面，用于连接人类和推断出的数据，使得开发者无需成为机器学习或自然语言处理的专家，也能通过LLM增强其软件功能。LlamaIndex.TS支持Node.js、Vercel Edge Functions和Deno等流行运行时环境。

结构化数据提取：将复杂、非结构化和半结构化数据转换为统一、可编程访问的格式。
检索增强生成（RAG）：通过提供最新、语义相关的上下文，回答跨内部数据的查询，包括问答系统和聊天机器人。
自主代理：构建能够智能选择和使用工具以交互、无监督的方式完成任务的软件。
模块化架构：LlamaIndex.TS采用模块化设计，允许用户根据需要自定义和扩展数据连接器、索引、检索器和查询引擎。
多语言支持：支持英文，方便全球开发者使用。
易于安装：通过npm安装，简化了部署过程。
社区支持：提供Twitter和Discord社区支持，方便用户交流和获取帮助。

目标受众是AI工程师，即那些在任何可以通过LLM功能增强的领域构建软件的开发人员。LlamaIndex.TS特别适合那些希望快速构建和部署LLM应用，但又不想深入机器学习和自然语言处理复杂性的开发者。

构建一个内部问答系统，使用LlamaIndex.TS来整合公司知识库，提供即时准确的回答。
开发一个聊天机器人，通过LlamaIndex.TS接入企业数据库，提供客户咨询的自动化服务。
创建一个自动化的数据分析工具，利用LlamaIndex.TS的自主代理功能，智能选择分析工具并生成报告。

1. 访问LlamaIndex.TS的官方文档，了解安装和配置指南。
2. 使用npm命令`npm install llamaindex`安装LlamaIndex.TS。
3. 根据文档中的入门教程，构建第一个RAG应用。
4. 探索LlamaIndex.TS的模块化架构，了解如何自定义和扩展各个模块。
5. 参与LlamaIndex社区，通过Twitter和Discord获取帮助和分享经验。

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Chunkr — 开源数据摄取API服务

C4AI Command R+ 08-2024 — 104B参数的多语种高级对话生成模型

RAG_Techniques — 革命性的检索增强生成系统技术集合。

HippoRAG — 基于人类长期记忆的新型RAG框架

Langtail — 简化 LLM 提示管理和促进团队协作

llm.c — 使用简单、原始的 C/CUDA 进行 LLM 训练

Lettria — 无代码文本AI平台

Knowledge Table — 开源工具，简化从非结构化文档中提取和探索结构化数据。

Zamba2-7B — 高效能小型语言模型

LightRAG — 简单快速的检索增强型生成模型

NotesGPT — AI驱动的语音笔记应用，将语音转换为有组织的摘要和清晰的行动项。

TurboSeek — 一个由Together.ai驱动的开源AI搜索引擎。

F5-TTS — 基于深度学习的高质量文本到语音合成模型

Chat with your Database — 与数据库对话，用自然语言查询数据。

rag-chatbot — 一个可以本地与多个PDF文件进行对话的聊天机器人。

falcon-mamba-7b — 高性能的7B参数因果语言模型

派欧算力云大模型 API — AIGC 应用快速构建平台

SLM_Survey — 小型语言模型调研、测量与洞察

ColPali — 视觉语言模型高效文档检索工具

Cheating LLM Benchmarks — 研究项目，探索自动语言模型基准测试中的作弊行为。

概念股搜索器 — 利用向量搜索技术，实现基于描述搜索相关股票的工具。

Entropy-based sampling — 基于熵的采样技术，优化模型输出的多样性和准确性

TxT360 — 海量文本数据提取与分析

ComfyUI LLM Party — 基于ComfyUI前端开发的LLM工作流节点集合

AI句子生成器 — 利用AI技术生成高质量句子的在线工具

gptme — 终端中的个人AI助手，具备本地工具。

Gaia-ml — 无需编码，快速构建神经机器翻译器

EMOVA — 情感丰富的多模态语言模型

Llama 3.2 3b Voice — 使用Llama模型的语音合成工具