关键词 "OpenAI algorithms" 的搜索结果， 共 23 条, 只显示前 480 条
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一款轻量级终端运行编码智能体 —— Codex CLI，该工具现已在 GitHub 完全开源。是OpenAI开发的。 Codex CLI 可以直接在用户的计算机上工作，旨在最大化 o3 和 o4-mini 等模型的推理能力，并即将支持 GPT-4.1 等额外的 API 模型。 Codex CLI 可以在 macOS 12+、Ubuntu 20.04+/Debian 10+、Windows 11 的 WSL2 子系统中使用，要求最少拥有 4GB 内存（建议 8GB）。
RAG for Local LLM, chat with PDF/doc/txt files, ChatPDF. 纯原生实现RAG功能，基于本地LLM、embedding模型、reranker模型实现，支持GraphRAG，无须安装任何第三方agent库。 本项目实现了轻量版的GraphRAG 支持local模式的关系图检索的文档问答 支持Openai API, Deepseek API, Ollama API等，可自行扩展支持更多LLM 支持openai embedding、本地 text2vec embedding、huggingface embedding、sentence-transformers embedding等 异步开发，支持多个API并发请求 本项目支持多种开源LLM模型，包括Qwen/DeepSeek等
Langchain-Chachat（原Langchain-ChatGLM）基于Langchain与ChatGLM、Qwen与Llama等语言模型的RAG与Agent应用| Langchain-Chatatch（以前称为 langchain-ChatGLM），基于本地知识的 LLM（如 ChatGLM、Qwen 和 Llama）RAG 和带有 langchain 的代理应用程序 ✅ 本项目支持主流的 LLM、 Embedding 模型与托管数据库，可实现全部使用开源模型离线接入。同时，本项目也支持 OpenAI GPT API 的调用，另外在后续持续补充对主流模型及模型 API 的接入。
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。
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