Superagent是一个开源框架，可用于构建、管理和部署类似ChatGPT的AI助手。

Superagent是一个开源框架，可用于构建、管理和部署类似ChatGPT的AI助手。 Superagent Backed by Y Combinator， 采用 MIT 协议，比起 Dify，更为开放，可以用来架构自己的云端多租户服务。 它还提供了一个云平台，可以轻松地在生产环境部署AI助手，无需担心基础设施、依赖或配置。REST API允许你以编程方式与Superagent进行交互，并执行创建、更新和删除助手等各种任务。此外，Superagent还提供Python和TypeScript等客户端库。 | #框架

是一个用于高吞吐量和低延迟实时数据处理的开放框架。它用于创建 Python 代码，无缝结合 LLM 应用程序的批处理、流处理和实

是一个用于高吞吐量和低延迟实时数据处理的开放框架。它用于创建 Python 代码，无缝结合 LLM 应用程序的批处理、流处理和实时 API。每当收到新的输入和请求时，Pathway 的分布式运行时 (-) 都会提供数据管道的最新结果。 Pathway 提供了 Python 中的高级编程接口，用于定义数据转换、聚合和数据流上的其他操作。借助 Pathway，您可以轻松设计和部署复杂的数据工作流程，从而高效地实时处理大量数据。 Pathway 可与各种数据源和接收器（例如 Kafka、CSV 文件、SQL/noSQL 数据库和 REST API）互操作，允许您连接和处理来自不同存储系统的数据。 Pathway 的典型用例包括实时数据处理、ETL（提取、转换、加载）管道、数据分析、监控、异常检测和推荐。Pathway 还可以独立为实时 LLM 应用程序提供轻型 LLMOps 堆栈的骨干。 在 Pathway 中，数据以表格的形式表示。实时数据流也被视为表。该库提供了一组丰富的操作，例如过滤、联接、分组和窗口。

一个开源框架，用于进行数据污染攻击，针对推荐系统，旨在协助研究人员和实践者。

一个开源框架，用于进行数据污染攻击，针对推荐系统，旨在协助研究人员和实践者。 该框架提供了配置文件，允许选择和配置推荐模型和攻击模型。同时，它列出了一系列已实施的推荐模型和攻击模型，以及相关的研究论文。 用户可以选择实施攻击模型或推荐模型，并根据需要重新实现相应的函数。 | #框架

tinyllm 是一个轻量级框架，用于大规模开发、调试和监控 LLM 和代理支持的应用程序。该库的主要目标是使代码尽可能简单和可

tinyllm 是一个轻量级框架，用于大规模开发、调试和监控 LLM 和代理支持的应用程序。该库的主要目标是使代码尽可能简单和可读，同时允许用户在生产中创建复杂的代理或 LLM 工作流程。 Function及其流式等价物FunctionStream是tinylm 中的核心类。它们旨在标准化和控制 LLM、ToolStore 以及流模式和其他方式下可扩展生产使用的任何相关调用。 它提供了一种结构化方法来处理函数执行的各个方面，包括输入/​​输出验证、输出处理、错误处理、评估，同时保持代码可读。您可以在单个文件中创建一个具有自己的提示、LLM 模型和评估器的链。无需跳过许多类定义，也无需意大利面条式代码。任何其他库代理/链（langchain/llama-index...）也可以无缝导入为tinylm函数。 | #框架

编写和部署云应用的编程框架

编写和部署云应用的编程框架 Service Weaver 是一个用于编写、部署和管理分布式应用程序的编程框架。可在机器上本地运行、测试和调试 Service Weaver 应用程序，然后使用单个命令将其部署到云中。 | #框架

RAGFlow开源了一个RAG框架，有下面这些特点：

RAGFlow开源了一个RAG框架，有下面这些特点： RAGFlow的核心功能是文档的智能解析和管理，支持多种格式，并允许用户使用任何大型语言模型查询他们上传的文档。 RAGFlow提供了多种智能文档处理模板，以满足不同行业和角色的需求，如会计、人力资源专业人员和研究人员。 它还强调了智能文档处理的可视化和可解释性，允许用户查看文档处理结果，进行比较、修改和查询。 RAGFlow的一个关键优势是它允许LLM以受控方式回答问题，提供了一种理性和基于证据的方法来消除幻觉。 项目地址：