基于LangChain的优秀项目资源库

LangChain: 原始的🐍•LangChain.js: js版本的兄弟✨•概念: Langchain概念文档•Twitter账户: 关注以获取最新更新•Youtube频道Discord: 讨论•Langchain博客: 官方Langchain博客•LangChainHub: 收集所有对于使用LangChain原始概念（如提示，链和代理）有用的工件的集合•LangChainHub: 收集所有对于使用LangChain原始概念（如提示，链和代理）有用的工件的集合。LangChainHub的灵感来自于Hugging Face Hub，它是一个集合，包含所有对于使用LangChain原始概念（如提示，链和代理）有用的工件。这个仓库的目标是成为分享和发现高质量提示，链和代理的中心资源，这些元素结合在一起形成复杂的LLM应用。我们希望这个仓库能够开始收集提示，并期待LangChain社区能够增加这个集合。我们希望不久后能够扩展到链和代理。

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工具

低代码

Langflow: LangFlow是一个为LangChain设计的用户界面，使用react-flow设计，通过拖放组件和聊天框，可以轻松地进行实验和原型流程。•Flowise - LangchainJS UI: Flowise是一个拖放用户界面，可以使用LangchainJS构建自定义的LLM流程。•Databerry: Databerry是一个无代码平台，用于构建自定义的LLM代理。它提供了一个用户友好的解决方案，可以快速在您的个人数据上设置语义搜索系统，无需任何技术知识。•LangchainUI: LangChain UI是一个开源的聊天AI工具包，基于LangChain构建，任何人都可以使用无代码类型的界面创建和托管聊天机器人。•Yeager.ai: Yeager.ai Agent是第一个为Langchain设计的代理创建器，旨在帮助您轻松构建、原型设计和部署AI驱动的代理。Yeager.ai Agent强调灵活性、交互性和无缝集成，是开发人员、研究人员和AI爱好者的理想工具。

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服务

GPTCache: 一个用于创建LLM查询的语义缓存的库•Gorilla: 一个LLM的API商店•LlamaHub: 由社区制作的LLM数据加载器的库•EVAL: 具有Langchain的弹性多功能代理。将执行您的所有请求。•Auto-evaluator: 一个轻量级的用于使用Langchain进行问题回答评估的工具•Langchain visualizer: LangChain工作流的可视化和调试工具•LLM Strategy: 使用LLM实现策略模式•datasetGPT: 一个命令行界面，用于使用LLM生成文本和对话数据集。•spellbook-forge: 使您的LLM提示可执行和版本控制。•Auto Evaluator: Langchain自动评估器•Jina: 使用Jina在生产环境中的Langchain应用•Gradio Tools: Gradio 🤝 LLM代理•steamship-langchain: 为Steamship提供的LangChain适配器，使LangChain开发者能够快速地在Steamship上部署他们的应用程序，自动获得：•生产就绪的API端点•跨依赖项/后端的水平扩展•应用状态（包括缓存）的持久存储•内置的Authn/z支持•多租户支持•与其他Steamship技能（例如音频转录）的无缝集成•使用指标和日志•更多...•LangForge: 用于创建和部署LangChain应用的工具包•BentoChain: 在BentoML上部署LangChain•LangCorn: 使用FastApi自动服务LangChain应用•Langchain Service: 带有Qdrant向量存储和Kong网关的Langchain设置•Lanarky: 🚢 使用FastAPI快速部署生产就绪的LLM项目•Dify: 一个API用于插件和数据集，一个界面用于提示工程和视觉操作，所有这些都用于创建强大的AI应用。•LangchainJS Worker: 在cloudflare上的LangchainJS worker•Chainlit: 在几分钟内构建Python LLM应用 ⚡️•Zep: Zep: 一个用于LLM / 聊天机器人应用的长期记忆存储•Langchain Decorators: 这是一个在LangChain顶部提供语法糖的库，用于编写自定义的langchain提示和链。主要原则和优点包括：•更Pythonic的编写代码方式•编写多行提示，不会因为缩进而打断你的代码流•利用IDE内置的提示、类型检查和弹出文档，快速查看函数以查看提示、消耗的参数等•利用LangChain生态系统的全部力量•添加对可选参数的支持•通过将参数绑定到一个类，轻松地在提示之间共享参数•这是一个非官方的附加到langchain库的插件，它并不试图竞争，只是试图使其使用更加容易。这里的许多想法都是完全主观的。

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以上就是关于LangChain的一些开源项目和服务的信息。这些项目和服务都是由社区成员贡献的，他们都在努力提供更好的工具和服务，以帮助开发者更好地使用和理解LangChain。

代理

CollosalAI Chat: 实现了与Colossal-AI项目驱动的LLM与RLHF的整合•AgentGPT: 使用Langchain和OpenAI的AI代理（Vercel / Nextjs）•Local GPT: 受Private GPT的启发，用Vicuna-7B模型替换了GPT4ALL模型，并使用InstructorEmbeddings代替LlamaEmbeddings•ThinkGPT: 代理技术可以增强你的LLM并将其推向极限•Camel-AutoGPT: 为LLMs和自动代理（如BabyAGI和AutoGPT）提供角色扮演方法•Private GPT: 使用GPT的力量私下与你的文件互动，100%私密，无数据泄漏•RasaGPT: RasaGPT是基于Rasa和Langchain构建的第一个无头LLM聊天机器人平台•SkyAGI: 在LLM代理中出现的人类行为模拟能力•PyCodeAGI: 一个小型的AGI实验，根据用户想要构建的应用生成Python应用•BabyAGI UI: 让在web应用中运行和开发babyagi变得更容易，就像ChatGPT一样•SuperAgent: 将LLM代理部署到生产环境•Voyager: 一个开放式的、具有大型语言模型的实体代理•ix: 自主的GPT-4代理平台•DuetGPT: 一个半自主的对话式开发助手，AI配对编程，无需复制粘贴。

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模板

create-t3-turbo-ai: 基于 t3 的，适合 Langchain 的模板，用于构建类型安全，全栈，LLM 动力的带有 Nextjs 和 Prisma 的网络应用程序•LangChain.js LLM 模板: LangChain LLM 模板，可以让你训练你自己的定制 AI LLM 模型。•Streamlit 模板: 如何在 Streamlit 上部署 LangChain 的模板•Codespaces 模板: 一个 Codespaces 模板，帮你在几秒内启动并运行 LangChain！•Gradio 模板: 如何在 Gradio 上部署 LangChain 的模板

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平台

Modal: 为云/ML 计算提供端到端的堆栈•Metal: Metal 是一种托管服务，使你无需烦恼地管理基础设施就能构建 AI 产品•Graphsignal: 针对 AI 代理和 LLM 驱动的应用的可观察性。在生产中追踪，监控和调试 LangChain。

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开源项目

知识管理

Quiver: 将你的大脑知识倾倒入你的 GenerativeAI Vault•DocsGPT: GPT 动力的聊天，用于文档搜索和帮助。•Knowledge GPT: 为你的文档提供准确的答案和即时引用。•Knowledge: Knowledge 是一个工具，用于保存，搜索，访问和探索你所有喜欢的网站，文档和文件。•Anything LLM: 一款全栈应用，将任何文档转化为智能聊天机器人，具有优雅的用户界面和更简单的工作区管理方式。

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其他 / 聊天机器人

AudioGPT: 理解和生成语音，音乐，声音和会说话的头部•Paper QA: 用于回答带有引用文献的文档问题的 LLM Chain•Chat Langchain: 专注于在 LangChain 文档上回答问题的本地托管聊天机器人•Langchain Chat: 另一个用于 LangChain 聊天的 Next.js 前端.•Book GPT: 丢一本书，开始提问.•Chat LangchainJS: Chat Langchain 的 NextJS 版本•Doc Search: 与书籍对话 - 使用 GPT-3 构建•Fact Checker: 使用 langchain 核实 LLM 输出的事实•MM ReAct: 多模态 ReAct 设计•QABot: 使用 langchain 和 openai 通过自然语言查询查询本地或远程文件或数据库•GPT Automator: 你的语音控制 Mac 助手.•Teams LangchainJS: 展示 LangChainJS 与 Teams / Bot Framework bots 的演示•ChatGPT: 适用于 node.js & Docker的 ChatGPT & langchain 示例•FlowGPT: 使用 AI 生成图表•langchain-text-summarizer: 使用 LangChain 汇总文本的样本 streamlit 应用程序•Langchain Chat Websocket: 关于 LangChain LLM 聊天，通过 websockets 进行流响应•langchain_yt_tools: Langchain 工具，用于搜索/提取/转录 Youtube 视频的文本副本•SmartPilot: 利用 OpenAI 的语言模型生成，分析，并选择给定问题的最佳答案的 Python 程序•Howdol: 一个能回答问题的帮助聊天机器人•MrsStax: QA Slack 机器人•ThoughtSource⚡: 机器思维科学的框架•ChatGPT Langchain: 在 Huggingface 上使用 langchain 的 ChatGPT 克隆•Chat Math Techniques: 在 Huggingface 上使用数学技术的 langchain 聊天•Notion QA: Notion 问题回答机器人•QNimGPT: 与 IBM 量子计算机模拟器或 OpenAI GPT-3.5 玩 Nim 游戏•ChatPDF: 结合 Azure OpenAI 的 ChatGPT + 企业数据•Chat with Scanned Documents: 与使用 Dynamic Web TWAIN 扫描的文档进行对话的演示。•snowChat ❄️: 与你的 Snowflake 数据库聊天•DB GPT: 使用本地 GPT 与您的数据和环境互动，无数据泄漏，100% 私有，100% 安全•Psychic: 面向非结构化数据的通用 API。将 SaaS 工具的文档同步到 SQL 或向量数据库，这样就可以很容易地由像 ChatGPT 这样的 AI 应用程序查询。•Airtable-QnA: 🌟 一个用于你的 Airtable 内容的问答工具•WingmanAI: 用于与系统和麦克风音频的实时转录进行交互的工具•TutorGPT: 用于辅导任务的动态少数元提示。•Cheshire Cat: 具有即用型聊天集成和插件开发平台的自定义 AGI 机器人。•Got Chaat Bot: 用于创建权力的游戏聊天机器人的仓库（例如：和 Tyrion Lannister 对话）•Dialoqbase: 允许你用自己的知识库创建自定义聊天机器人的网页应用•CSV-AI 🧠: CSV-AI 是由 LangChain 驱动的终极应用，它可以帮助你在 CSV 文件中发现隐藏的洞察。•MindGeniusAI: 用 ChatGPT 自动生成 MindMap

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学习

笔记本

Langchain 教程: 对 LangChain 库的概述和教程•LangChain 中文入门指南: 面向初学者的中文 LangChain 教程•Flan5 LLM: 使用 LangChain 进行 PDF 问答，进行思维链条和多任务指导，Flan5 在 HuggingFace 上•LangChain 手册: Pinecone / James Briggs 的 LangChain 手册•查询 YouTube 视频字幕: 查询 YouTube 视频字幕，返回时间戳作为来源以证实答案•llm-lobbyist: 大型语言模型作为公司游说者•Langchain 语义搜索: 使用 GPT3，LangChain 和 Python 搜索和索引你自己的 Google Drive 文件•GPT 政治指南针llm-grovers-search-party: 利用 Qiskit，OpenAI 和 LangChain 展示 Grover 算法•TextWorld ReAct AgentLangChain <> Wolfram Alpha自建知识图谱

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视频

用于 LLM 应用开发的 LangChainSam Witteveen 的 LangChain 系列LangChain 教程播放列表James Briggs 的 LangChain 播放列表什么是 LangChain? - LangChain + ChatGPT 概述LangChain 演示 + Harrison Chase 的问答用于 LLM 的 LangChain...基本上就是一个 Ansible 剧本 (David Shapiro)•独立数据播放列表Langchain Agent 网络研讨会带有 LangChain 的 BabyAGIPython 中的 LangChain 教程 - 快速教程LangChain 快速课程：构建 AutoGPT (Nicholas Renotte)•LangChain 和 LLM Agent 的未来

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文章

使用 GPT3、LangChain 和 Python 构建 GitHub 支持机器人大型语言模型（LLM）API 构建框架的崛起如何使用 LangChain 🦜🔗 和 GPT-3 自动化我的老板 🤖使用 Cohere 和 Langchain 的多语言语义搜索Haystack 和 LangChain 如何赋能大型语言模型DataIndependent 教程使用 Redis、LangChain 和 OpenAI 构建电商聊天机器人LangChain 入门：构建 LLM 驱动的应用的初学者指南如何使用 LangChain 和 LLM Agent 监控微调您的 LLM 应用使用记忆构建一个简单的 ChatGPT CLI使用 BentoML、LangChain 和 Gradio 部署语音聊天机器人PromptChap 上的 LangChain 教程使用 Pyodide、LangChain 和 OpenAI 创建代码解释器聊天机器人LangChain 已添加 Cypher 搜索Langchain 解码使用 Python 和 Langchain 在本地实现 GPT4All用 LangChain 让你的 GDrive 拥有 GPT 功能

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替代品

Transformers Agents：在 transformers 的基础上提供自然语言 API•LlamaIndex：为你的 LLM 提供一个集中接口来连接外部数据。•Botpress：构建聊天机器人的构建块•Haystack：使用 Transformer 模型和 LLM 与你的数据进行交互的 NLP 框架•Semantic Kernel：Microsoft 的 C# SDK，可快速轻松地将最先进的 LLM 技术集成到你的应用中•Promptify：Prompt Engineering | 使用 GPT 或其他基于提示的模型获取结构化输出。•PromptSource：关于创建、共享和使用自然语言提示的工具包。•Agent-LLM：一个人工智能自动化平台。•LLM Agents：构建由 LLM 控制的代理•MiniChain：用于与大型语言模型编码的微小库。•Griptape：Python 框架，用于具有链式思维推理、外部工具和记忆的 AI 工作流和管道。•llm-chain：一个强大的 rust 库，用于在 LLM 中构建链，让你能够总结文本和完成复杂任务。•BoxCars：Ruby 宝石，使用 Boxcars 和 LLM 构建可组合的应用程序。受 LangChain 启发。•LangTorch：使用 Java / JVM 构建可组合的 LLM 应用程序。受 LangChain 启发。•Langchain Go：Golang Langchain•LangchainRb：Ruby Langchain•PromptFlow：创建可执行的流程图，将 LLM (大型语言模型)，提示符，Python 函数和条件逻辑链接在一起。•OpenLM：一个可以从任何其他托管推断 API 调用 LLM 的开源兼容 OpenAI 的库。同样支持 TypescriptDust：设计和部署大型语言模型应用程序•e2b：开源平台，用于构建和部署虚拟开发者代理•SuperAGI：一个以开发者为先的开源自主人工智能代理框架。•SmartGPT：一个程序，提供 LLM 通过插件完成复杂任务的能力。•TermGPT：赋予 GPT-4 等大型语言模型计划和执行终端命令的能力•ReLLM：用于语言模型完成的正则表达式。•OpenDAN：开源的个人 AI 操作系统，将各种 AI 模块整合在一个地方供您个人使用。

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补充此列表

Open LLMs: 一份可供商业使用的公开LLM列表•Awesome LLM: Awesome-LLM：精选的大型语言模型资源列表。•LLaMA Cult and More: 跟踪适价LLM、羊驼Cult等更多内容。

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声明

本文翻译整理自：GitHub - kyrolabs/awesome-langchain: 😎 Awesome list of tools and projects with the awesome LangChain framework[194]，后续还会有更新，感兴趣的同学可以查看。

References

[1] : https://awesome.re

[2] 在此订阅新闻通讯: https://awesomelangchain.substack.com/

[3] 投稿指南: CONTRIBUTING.md

[4] 🦜🔗 LangChain优秀项目 : #-awesome-langchain--

[5] 目录: #table-of-contents

[6] LangChain框架: #langchain-framework

[7] 工具: #tools

[8] 低代码: #low-code

[9] 服务: #services

[10] 代理: #agents

[11] 模板: #templates

[12] 开源项目: #open-source-projects

[13] 知识管理: #knowledge-management

[14] 其他 / 聊天机器人: #other--chatbots

[15] 学习: #learn

[16] 笔记本: #notebooks

[17] 视频: #videos

[18] 文章: #articles

[19] 替代品: #alternatives

[20] 补充这个列表: #complement-to-this-list

[21] LangChain: https://github.com/hwchase17/langchain

[22] LangChain.js: https://github.com/hwchase17/langchainjs

[23] 概念: https://docs.langchain.com/docs/

[24] Twitter账户: https://twitter.com/LangChainAI

[25] Youtube频道: https://www.youtube.com/channel/UCC-lyoTfSrcJzA1ab3APAgw

[26] Discord: https://discord.gg/6adMQxSpJS

[27] Langchain博客: https://blog.langchain.dev/

[28] LangChainHub: https://github.com/hwchase17/langchain-hub

[29] LangChainHub: https://github.com/hwchase17/langchain-hub

[30] Langflow: https://github.com/logspace-ai/langflow

[31] Flowise - LangchainJS UI: https://github.com/FlowiseAI/Flowise

[32] Databerry: https://github.com/gmpetrov/databerry

[33] LangchainUI: https://github.com/homanp/langchain-ui

[34] Yeager.ai: https://github.com/yeagerai/yeagerai-agent

[35] GPTCache: https://github.com/zilliztech/GPTCache

[36] Gorilla: https://github.com/ShishirPatil/gorilla

[37] LlamaHub: https://github.com/emptycrown/llama-hub

[38] EVAL: https://github.com/corca-ai/EVAL

[39] Auto-evaluator: https://github.com/PineappleExpress808/auto-evaluator

[40] Langchain visualizer: https://github.com/amosjyng/langchain-visualizer

[41] LLM Strategy: https://github.com/BlackHC/llm-strategy

[42] datasetGPT: https://github.com/radi-cho/datasetGPT

[43] spellbook-forge: https://github.com/rafalzawadzki/spellbook-forge

[44] Auto Evaluator: https://github.com/langchain-ai/auto-evaluator

[45] Jina: https://github.com/jina-ai/langchain-serve

[46] Gradio Tools: https://github.com/freddyaboulton/gradio-tools

[47] steamship-langchain: https://github.com/steamship-core/steamship-langchain

[48] LangForge: https://github.com/mme/langforge

[49] BentoChain: https://github.com/ssheng/BentoChain

[50] LangCorn: https://github.com/msoedov/langcorn

[51] Langchain Service: https://github.com/kyrolabs/langchain-service

[52] Lanarky: https://github.com/ajndkr/lanarky

[53] Dify: https://github.com/langgenius/dify

[54] LangchainJS Worker: https://github.com/rickyrobinett/langchainjs-workers

[55] Chainlit: https://github.com/Chainlit/chainlit

[56] Zep: https://github.com/getzep/zep

[57] Langchain Decorators: https://github.com/ju-bezdek/langchain-decorators

[58] CollosalAI Chat: https://github.com/hpcaitech/ColossalAI/tree/main/applications/Chat

[59] AgentGPT: https://github.com/reworkd/AgentGPT

[60] Local GPT: https://github.com/PromtEngineer/localGPT

[61] ThinkGPT: https://github.com/alaeddine-13/thinkgpt

[62] Camel-AutoGPT: https://github.com/SamurAIGPT/Camel-AutoGPT

[63] Private GPT: https://github.com/imartinez/privateGPT

[64] RasaGPT: https://github.com/paulpierre/RasaGPT

[65] SkyAGI: https://github.com/litanlitudan/skyagi

[66] PyCodeAGI: https://github.com/chakkaradeep/pyCodeAGI

[67] BabyAGI UI: https://github.com/miurla/babyagi-ui

[68] SuperAgent: https://github.com/homanp/superagent

[69] Voyager: https://github.com/MineDojo/Voyager

[70] ix: https://github.com/kreneskyp/ix

[71] DuetGPT: https://github.com/kristoferlund/duet-gpt

[72] create-t3-turbo-ai: https://github.com/zckly/create-t3-turbo-ai

[73] LangChain.js LLM 模板: https://github.com/Conner1115/LangChain.js-LLM-Template

[74] Streamlit 模板: https://github.com/hwchase17/langchain-streamlit-template

[75] Codespaces 模板: https://github.com/lostintangent/codespaces-langchain

[76] Gradio 模板: https://github.com/hwchase17/langchain-gradio-template

[77] Modal: https://modal.com/docs/guide/ex/potus_speech_qanda

[78] Metal: https://getmetal.io/

[79] Graphsignal: https://graphsignal.com/

[80] Quiver: https://github.com/StanGirard/quiver

[81] DocsGPT: https://github.com/arc53/docsgpt

[82] Knowledge GPT: https://github.com/mmz-001/knowledge_gpt

[83] Knowledge: https://github.com/KnowledgeCanvas/knowledge

[84] Anything LLM: https://github.com/Mintplex-Labs/anything-llm

[85] AudioGPT: https://github.com/AIGC-Audio/AudioGPT

[86] Paper QA: https://github.com/whitead/paper-qa

[87] Chat Langchain: https://github.com/hwchase17/chat-langchain

[88] Langchain Chat: https://github.com/zahidkhawaja/langchain-chat-nextjs

[89] Book GPT: https://github.com/fraserxu/book-gpt

[90] Chat LangchainJS: https://github.com/sullivan-sean/chat-langchainjs

[91] Doc Search: https://github.com/namuan/dr-doc-search

[92] Fact Checker: https://github.com/jagilley/fact-checker

[93] MM ReAct: https://github.com/microsoft/MM-REACT

[94] QABot: https://github.com/hardbyte/qabot

[95] GPT Automator: https://github.com/chidiwilliams/GPT-Automator

[96] Teams LangchainJS: https://github.com/SidU/teams-langchain-js

[97] ChatGPT: https://github.com/biff-ai/chatgpt-langchainjs-example

[98] FlowGPT: https://github.com/nilooy/flowgpt

[99] langchain-text-summarizer: https://github.com/alphasecio/langchain-text-summarizer

[100] Langchain Chat Websocket: https://github.com/pors/langchain-chat-websockets

[101] langchain_yt_tools: https://github.com/venuv/langchain_yt_tools

[102] SmartPilot: https://github.com/jaredkirby/SmartPilot

[103] Howdol: https://github.com/bborn/howdoi.ai

[104] MrsStax: https://github.com/normandmickey/MrsStax

[105] ThoughtSource⚡: https://github.com/OpenBioLink/ThoughtSource

[106] ChatGPT Langchain: https://huggingface.co/spaces/JavaFXpert/Chat-GPT-LangChain

[107] Chat Math Techniques: https://huggingface.co/spaces/JavaFXpert/gpt-math-techniques

[108] Notion QA: https://github.com/hwchase17/notion-qa

[109] QNimGPT: https://huggingface.co/spaces/rituthombre/QNim

[110] ChatPDF: https://github.com/akshata29/chatpdf

[111] Chat with Scanned Documents: https://github.com/tony-xlh/Chat-with-Scanned-Documents

[112] snowChat ❄️: https://github.com/kaarthik108/snowChat

[113] DB GPT: https://github.com/csunny/DB-GPT

[114] Psychic: https://github.com/psychic-api/psychic

[115] Airtable-QnA: https://github.com/ikram-shah/airtable-qna

[116] WingmanAI: https://github.com/e-johnstonn/wingmanAI

[117] TutorGPT: https://github.com/plastic-labs/tutor-gpt

[118] Cheshire Cat: https://github.com/cheshire-cat-ai/core

[119] Got Chaat Bot: https://github.com/parker84/GoT-chat-bot

[120] Dialoqbase: https://github.com/n4ze3m/dialoqbase

[121] CSV-AI 🧠: https://python.langchain.com/en/latest/modules/indexes/document_loaders/examples/snowflake.html

[122] MindGeniusAI: https://github.com/xianjianlf2/MindGeniusAI

[123] Langchain 教程: https://github.com/gkamradt/langchain-tutorials

[124] LangChain 中文入门指南: https://github.com/liaokongVFX/LangChain-Chinese-Getting-Started-Guide

[125] Flan5 LLM: https://colab.research.google.com/drive/1AVh9dOsG9DKzfK7gOFrJuitPIcLPqlbO?usp=sharing

[126] LangChain 手册: https://github.com/pinecone-io/examples/tree/master/generation/langchain/handbook

[127] 查询 YouTube 视频字幕: https://colab.research.google.com/drive/1sKSTjt9cPstl_WMZ86JsgEqFG-aSAwkn?usp=sharing

[128] llm-lobbyist: https://github.com/JohnNay/llm-lobbyist

[129] Langchain 语义搜索: https://github.com/venuv/langchain_semantic_search

[130] GPT 政治指南针: https://colab.research.google.com/drive/1xt2IsFPGYMEQdoJFNgWNAjWGxa60VXdV

[131] llm-grovers-search-party: https://github.com/JavaFXpert/llm-grovers-search-party

[132] TextWorld ReAct Agent: https://colab.research.google.com/drive/19WTIWC3prw5LDMHmRMvqNV2loD9FHls6?usp=sharing

[133] LangChain <> Wolfram Alpha: https://colab.research.google.com/drive/1AAyEdTz-Z6ShKvewbt1ZHUICqak0MiwR?usp=sharing

[134] 自建知识图谱: https://github.com/prof-frink-lab/slangchain/blob/main/docs/modules/knowledge_graph/examples/byo_knowledge_graph.ipynb

[135] 用于 LLM 应用开发的 LangChain: https://www.deeplearning.ai/short-courses/langchain-for-llm-application-development/

[136] Sam Witteveen 的 LangChain 系列: https://www.youtube.com/watch?v=J_0qvRt4LNk&list=PL8motc6AQftk1Bs42EW45kwYbyJ4jOdiZ

[137] LangChain 教程播放列表: https://www.youtube.com/playlist?list=PL611FKPtL866MnlDPHvI3KwVGqCB-QJAx

[138] James Briggs 的 LangChain 播放列表: https://www.youtube.com/watch?v=nE2skSRWTTs&list=PLIUOU7oqGTLieV9uTIFMm6_4PXg-hlN6F

[139] 什么是 LangChain? - LangChain + ChatGPT 概述: https://www.youtube.com/watch?v=_v_fgW2SkkQ

[140] LangChain 演示 + Harrison Chase 的问答: https://www.youtube.com/watch?v=zaYTXQFR0_s

[141] 用于 LLM 的 LangChain...基本上就是一个 Ansible 剧本: https://www.youtube.com/watch?v=X51N9C-OhlE

[142] 独立数据播放列表: https://www.youtube.com/watch?v=_v_fgW2SkkQ&list=PLqZXAkvF1bPNQER9mLmDbntNfSpzdDIU5

[143] Langchain Agent 网络研讨会: https://www.crowdcast.io/c/46erbpbz609r

[144] 带有 LangChain 的 BabyAGI: https://www.youtube.com/watch?v=DRgPyOXZ-oE

[145] Python 中的 LangChain 教程 - 快速教程: https://www.python-engineer.com/posts/langchain-crash-course/

[146] LangChain 快速课程：构建 AutoGPT : https://www.youtube.com/watch?v=MlK6SIjcjE8

[147] LangChain 和 LLM Agent 的未来: https://www.youtube.com/watch?v=JwO08Pk6S_Q&t=4s

[148] 使用 GPT3、LangChain 和 Python 构建 GitHub 支持机器人: https://dagster.io/blog/chatgpt-langchain

[149] 大型语言模型（LLM）API 构建框架的崛起: https://cobusgreyling.medium.com/the-emergence-of-large-language-model-llm-api-build-frameworks-78d83d68eeda

[150] 如何使用 LangChain 🦜🔗 和 GPT-3 自动化我的老板 🤖: https://dev.to/ironcladdev/how-i-used-langchain-and-gpt-3-to-automate-my-boss-3bk4

[151] 使用 Cohere 和 Langchain 的多语言语义搜索: https://txt.cohere.ai/search-cohere-langchain/

[152] Haystack 和 LangChain 如何赋能大型语言模型: https://mantiumai.com/blog/how-haystack-and-langchain-are-empowering-large-language-models/

[153] DataIndependent 教程: https://github.com/gkamradt/langchain-tutorials

[154] 使用 Redis、LangChain 和 OpenAI 构建电商聊天机器人: https://redis.com/blog/build-ecommerce-chatbot-with-redis/

[155] LangChain 入门：构建 LLM 驱动的应用的初学者指南: https://towardsdatascience.com/getting-started-with-langchain-a-beginners-guide-to-building-llm-powered-applications-95fc8898732c

[156] 如何使用 LangChain 和 LLM Agent 监控微调您的 LLM 应用: https://arize.com/blog-course/langchain-llm-agent-monitoring/

[157] 使用记忆构建一个简单的 ChatGPT CLI: https://getmetal.io/posts/07-tutorial-motorhead-cli

[158] 使用 BentoML、LangChain 和 Gradio 部署语音聊天机器人: https://towardsdatascience.com/deploy-a-voice-based-chatbot-with-bentoml-langchain-and-gradio-7f25af3e45df

[159] PromptChap 上的 LangChain 教程: https://promptchap.com

[160] 使用 Pyodide、LangChain 和 OpenAI 创建代码解释器聊天机器人: https://dylancastillo.co/code-interpreter-chatbot-pyodide-langchain-openai/

[161] LangChain 已添加 Cypher 搜索: https://towardsdatascience.com/langchain-has-added-cypher-search-cb9d821120d5

[162] Langchain 解码: https://alphasec.io/langchain-decoded-the-muggles-guide-to-langchain/

[163] 使用 Python 和 Langchain 在本地实现 GPT4All: https://medium.datadriveninvestor.com/offline-ai-magic-implementing-gpt4all-locally-with-python-b51971ce80af

[164] 用 LangChain 让你的 GDrive 拥有 GPT 功能: https://www.haihai.ai/gpt-gdrive/

[165] Transformers Agents: https://huggingface.co/docs/transformers/transformers_agents

[166] LlamaIndex: https://github.com/jerryjliu/llama_index

[167] Botpress: https://github.com/botpress/botpress

[168] Haystack: https://github.com/deepset-ai/haystack

[169] Semantic Kernel: https://github.com/microsoft/semantic-kernel

[170] Promptify: https://github.com/promptslab/Promptify

[171] PromptSource: https://github.com/bigscience-workshop/promptsource

[172] Agent-LLM: https://github.com/Josh-XT/Agent-LLM

[173] LLM Agents: https://github.com/mpaepper/llm_agents

[174] MiniChain: https://github.com/srush/MiniChain

[175] Griptape: https://github.com/griptape-ai/griptape

[176] llm-chain: https://github.com/sobelio/llm-chain

[177] BoxCars: https://github.com/BoxcarsAI/boxcars

[178] LangTorch: https://github.com/Knowly-ai/langtorch

[179] Langchain Go: https://github.com/tmc/langchaingo

[180] LangchainRb: https://github.com/andreibondarev/langchainrb

[181] PromptFlow: https://github.com/InsuranceToolkits/promptflow

[182] OpenLM: https://github.com/r2d4/openlm

[183] Typescript: https://github.com/r2d4/llm.ts

[184] Dust: https://github.com/dust-tt/dust

[185] e2b: https://github.com/e2b-dev/e2b

[186] SuperAGI: https://github.com/TransformerOptimus/SuperAGI

[187] SmartGPT: https://github.com/Cormanz/smartgpt

[188] TermGPT: https://github.com/Sentdex/TermGPT

[189] ReLLM: https://github.com/r2d4/rellm

[190] OpenDAN: https://github.com/fiatrete/OpenDAN-Personal-AI-OS

[191] Open LLMs: https://github.com/eugeneyan/open-llms

[192] Awesome LLM: https://github.com/Hannibal046/Awesome-LLM

[193] LLaMA Cult and More: https://github.com/shm007g/LLaMA-Cult-and-More

[194] GitHub - kyrolabs/awesome-langchain: 😎 Awesome list of tools and projects with the awesome LangChain framework: https://github.com/kyrolabs/awesome-langchain

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