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Open-source language models
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Med-PaLM 是一个大型语言模型 (LLM)，旨在为医学问题提供高质量的答案。我们的第二个版本 Med-PaLM 2 是MedLM 的支撑模型之一。MedLM 是一系列针对医疗保健行业进行微调的基础模型。MedLM 现已面向 Google Cloud 客户开放，这些客户一直在探索从基本任务到复杂工作流程等一系列应用。 Med-PaLM 充分利用了 Google 大型语言模型的强大功能，这些模型已与医学领域接轨，并通过医学检查、医学研究和消费者咨询进行了评估。
LangChain for Java：利用 LLM 的强大功能增强你的 Java 应用程序 LangChain4j 的目标是简化 LLM 与 Java 应用程序的集成。 方法如下： 统一的 API： LLM 提供商（例如 OpenAI 或 Google Vertex AI）和嵌入（向量）存储（例如 Pinecone 或 Milvus）使用专有 API。LangChain4j 提供统一的 API，避免了为每种 API 学习和实现特定 API 的麻烦。为了尝试不同的 LLM 或嵌入存储，您可以轻松地在它们之间切换，而无需重写代码。LangChain4j 目前支持15 多个流行的 LLM 提供商 和15 多个嵌入存储。 全面的工具箱： 自 2023 年初以来，社区一直在构建大量基于 LLM 的应用程序，识别常见的抽象、模式和技术。LangChain4j 已将这些工具提炼为实用代码。我们的工具箱涵盖各种工具，从低级提示模板、聊天内存管理和函数调用，到高级模式（例如 Agents 和 RAG）。对于每种抽象，我们都提供了一个接口以及基于常见技术的多种即用型实现。无论您是构建聊天机器人，还是开发具有从数据提取到检索的完整流程的 RAG，LangChain4j 都能提供丰富的选择。 大量示例： 这些示例展示了如何开始创建各种 LLM 驱动的应用程序，提供灵感并使您能够快速开始构建。 LangChain4j 于 2023 年初在 ChatGPT 热潮中启动开发。我们注意到，众多 Python 和 JavaScript LLM 库和框架缺乏 Java 版本，因此我们必须解决这个问题！虽然我们的名字里有“LangChain”，但该项目融合了 LangChain、Haystack、LlamaIndex 以及更广泛社区的理念和概念，并融入了我们自己的创新元素。
集成Google基础设施的AI编程工具，支持一键构建前端、后端和移动应用，覆盖从开发到发布的全流程。 结合了类似Lovable、Cursor、Replit的功能，内置数据监控能力，适合快速部署和迭代。X用户称其为“Lovable+Cursor+Replit”的综合体，受到开发者关注。
集成20+领先AI模型（包括OpenAI、Anthropic、Google等），支持深度研究和AI代理功能。用户可通过简单界面调用多种模型，适合复杂任务和跨模型比较。
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