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AI PDF chatbot agent built with LangChain & LangGraph
利用chatgpt api和pinecone向量数据库,基于langchain开发的本地知识库问答demo。项目可以读取本地目录下的pdf文档,向量化后存储到pinecone数据库,并基于数据库中的特定领域知识进行问答。
Langchain-Chatchat(原Langchain-ChatGLM)基于 Langchain 与 ChatGLM, Qwen 与 Llama 等语言模型的 RAG 与 Agent 应用 | Langchain-Chatchat (formerly langchain-ChatGLM), local knowledge based LLM (like ChatGLM, Qwen and…
🦜🔗 Build context-aware reasoning applications
面向开发者的 LLM 入门教程,吴恩达大模型系列课程中文版
HuggingLLM, Hugging Future.
🤗 Transformers: the model-definition framework for state-of-the-art machine learning models in text, vision, audio, and multimodal models, for both inference and training.
Kashgari is a production-level NLP Transfer learning framework built on top of tf.keras for text-labeling and text-classification, includes Word2Vec, BERT, and GPT2 Language Embedding.
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今日头条中文新闻(文本)分类数据集
使用Bert,ERNIE,进行中文文本分类
中文文本分类,TextCNN,TextRNN,FastText,TextRCNN,BiLSTM_Attention,DPCNN,Transformer,基于pytorch,开箱即用。
TextClf :基于Pytorch/Sklearn的文本分类框架,包括逻辑回归、SVM、TextCNN、TextRNN、TextRCNN、DRNN、DPCNN、Bert等多种模型,通过简单配置即可完成数据处理、模型训练、测试等过程。
AdaSeq: An All-in-One Library for Developing State-of-the-Art Sequence Understanding Models
基于Tensorflow2.3开发的NER模型,都是CRF范式,包含Bilstm(IDCNN)-CRF、Bert-Bilstm(IDCNN)-CRF、Bert-CRF,可微调预训练模型,可对抗学习,用于 826E 名实体识别,配置后可直接运行。
Tensorflow solution of NER task Using BiLSTM-CRF model with Google BERT Fine-tuning And private Server services
中文命名实体识别NER。用keras实现BILSTM+CRF、IDCNN+CRF、BERT+BILSTM+CRF进行实体识别。结果当然是BERT+BILSTM+CRF最好啦。
基于BIO模式的序列标注工具-可用于命名实体识别、事件触发词识别等任务的数据标注
Using GPT to organize and access information, and generate questions. Long term goal is to make an agent-like research assistant.