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本期推薦開源項目目錄：

1. Llama 3 大模型開源了！

2. 知識庫問答系統(tǒng)

3. 構(gòu)建 AI 助手的框架

4. 開源的 RAG 引擎

01

Llama 3 大模型開源了！

Llama 3 是 Meta 發(fā)布的最新大型語言模型，旨在讓個人、創(chuàng)作者、研究人員和各種規(guī)模的企業(yè)能夠負責(zé)任地試驗、創(chuàng)新和擴展他們的想法。

相比于之前發(fā)布的開源模型， Llama 3 的特性是：

數(shù)據(jù)量：訓(xùn)練的數(shù)據(jù)是 Llama 2數(shù)據(jù)集的 7 倍多
能力增強：推理和代碼能力增強
訓(xùn)練效率：比 Llama2 高 3 倍；
模型大小：提供從 8B 到 70B 參數(shù)的不同大小的預(yù)訓(xùn)練和指令調(diào)整的 Llama 3語言模型
下載和使用：提供了模型權(quán)重和分詞器的下載指南，以及如何在本地運行模型的快速入門步驟
支持模型并行：不同大小的模型需要不同的模型并行（MP）值
許可證: 模型和權(quán)重對研究人員和商業(yè)實體開放，旨在促進發(fā)現(xiàn)和道德的AI進步

開源地址：https://github.com/meta-llama/llama3

02

知識庫問答系統(tǒng)

MaxKB 是一個基于大型語言模型（LLM）的知識庫問答系統(tǒng)，旨在成為企業(yè)的“最強大腦”，由開發(fā)者 1Panel-dev 開源，目前已經(jīng)獲得了 2.9k 的 Star。這個是該開源項目的特性：

開箱即用：支持上傳文檔和自動爬取在線文檔，文本自動拆分和向量化，提供良好的智能問答交互體驗。
無縫嵌入：可以快速嵌入到第三方業(yè)務(wù)系統(tǒng)中，無需編碼。
多模型支持：支持多種主流的大型模型，包括本地私有模型和云服務(wù)模型。

開源地址：https://github.com/1Panel-dev/MaxKB

03

構(gòu)建 AI 助手的框架

Phidata 是一個用于構(gòu)建具有記憶、知識和工具的AI助手的框架，用來解決大型語言模型（LLM）上下文限制和無法執(zhí)行操作的問題。他的工作原理如下：

記憶：通過數(shù)據(jù)庫存儲聊天歷史，使LLM能夠進行長期對話。
知識：通過向量數(shù)據(jù)庫存儲信息，為LLM提供上下文。
工具：使LLM能夠執(zhí)行如從API提取數(shù)據(jù)、發(fā)送電子郵件或查詢數(shù)據(jù)庫等操作。

開源地址：https://github.com/phidatahq/phidata

04

開源的 RAG 引擎

RAGFlow 是由開發(fā)者 infiniflow 開源，目前已經(jīng)獲得了 5.2K 的 Star。該項目是一個開源的 RAG（Retrieval-Augmented Generation，檢索增強生成）引擎，基于深度文檔理解，為不同規(guī)模的企業(yè)提供簡化的 RAG 工作流程。

它由如下關(guān)鍵特性：

高質(zhì)量輸入輸出: 從復(fù)雜格式的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)中進行深度文檔理解并提取知識。
模板化分塊: 提供智能且可解釋的模板選項。
基于引用的引用: 減少幻覺，通過可視化的文本分塊允許人工干預(yù)，快速查看關(guān)鍵引用和可追溯的引用來支持基于事實的答案。
異構(gòu)數(shù)據(jù)源兼容性: 支持 Word、PPT、Excel、TXT、圖像、掃描副本、結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)、網(wǎng)頁等。
自動化 RAG 工作流: 提供為個人和大型企業(yè)量身定制的簡化 RAG 編排，包括可配置的 LLM 和嵌入模型，多重召回與融合重排，以及與業(yè)務(wù)無縫集成的直觀 API。

開源地址：https://github.com/infiniflow/ragflow

    
     

    
    
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