，一个开源的开发者 #工具 ，可用于快速构建高质量的前后端项目，提升开发效率。

，一个开源的开发者 #工具 ，可用于快速构建高质量的前后端项目，提升开发效率。 功能包括可视化数据模型管理，自动化批量代码生成，管理面板搭建，生成满足 CRUD 需求的 REST 和 GraphQL API 等 基于该框架开发的项目，前端技术栈基于 React 构建，后端则基于 TypeScript 和 Node.js

微软提供的AI开发工具，可以简化生成式AI应用的开发过程，集成了来自Azure AI Studio目录和Hugging Face

微软提供的AI开发工具，可以简化生成式AI应用的开发过程，集成了来自Azure AI Studio目录和Hugging Face等目录的先进AI开发工具和模型，可以浏览AI模型目录，将其下载到本地，进行模型微调、测试并在Windows应用中使用。 | #工具

: AI驱动的智能软件开发平台，将 LLM 和 DevOps 工具相结合，通过利用Chat-GPT等大型语言模型的能力，将自然语

: AI驱动的智能软件开发平台，将 LLM 和 DevOps 工具相结合，通过利用Chat-GPT等大型语言模型的能力，将自然语言需求转化为可工作的软件 特点和优点 提高开发效率：无需繁琐的需求文档编写和解释。用户可以直接与DevOpsGPT交互，快速将需求转化为功能软件。 缩短开发周期：自动化软件开发流程大大缩短了交付时间，加速了软件部署和迭代。 降低沟通成本：DevOpsGPT通过准确理解用户需求，最大限度地降低沟通错误和误解的风险，提高开发和业务团队之间的协作效率。 高质量的可交付成果：DevOpsGPT 生成代码并执行验证，确保所交付软件的质量和可靠性。 【企业版】现有项目分析：通过AI，自动分析现有项目信息，在现有项目的基础上精准分解和开发所需任务。 【企业版】专业模型选择：支持专业领域比GPT更强的语言模型服务，更好地完成需求开发任务，并支持私有部署。 【企业版】支持更多DevOps平台：可以对接更多DevOps平台，实现全流程的开发和部署。

-轻量级LLM交互框架：简化生产代码中语言模型的应用，提供结构化Pydantic模型与非结构化文本输出的互操作性，支持LiteL

-轻量级LLM交互框架：简化生产代码中语言模型的应用，提供结构化Pydantic模型与非结构化文本输出的互操作性，支持LiteLLM等语言模型，定义提示为Python函数，支持异步批处理和快速迭代，适用于大规模生成任务 | #框架

一个最近在 GitHub 上较为流行的 Python 库：PyGWalker，是 Tableau 的另一种开源替代品，可用于简化

一个最近在 GitHub 上较为流行的 Python 库：PyGWalker，是 Tableau 的另一种开源替代品，可用于简化 Jupyter Notebook 数据分析和数据可视化工作流程。 通过 PyGWalker，你可以快速将 Pandas DataFrame 转变为 Tableau 风格的操作界面，更好的用于数据可视化探索。 该 Python 库支持 Jupyter Notebook、Google Colab、Kaggle Code 等多种环境，安装使用也不难。 | #Python

：旨在帮助小白开发者通过实践构建个人知识库助手，学习大模型应用开发的基础入门

：旨在帮助小白开发者通过实践构建个人知识库助手，学习大模型应用开发的基础入门 主要内容包括： 大模型简介，何为大模型、大模型特点是什么、LangChain 是什么，针对小白开发者的简单介绍； 如何调用大模型 API，本节介绍了国内外知名大模型产品 API 的多种调用方式，包括调用原生 API、封装为 LangChain LLM、封装为 Fastapi 等调用方式，同时将包括百度文心、讯飞星火、智谱AI等多种大模型 API 进行了统一形式封装； 大模型开发流程及架构，大模型应用开发的基本流程、一般思想和本项目的架构分析； 数据库搭建，不同类型知识库文档的加载、处理，向量数据库的搭建； Prompt 设计，如何设计 Prompt 来让大模型完成特定任务，Prompt Engineering 的原则和技巧有哪些； 验证迭代，大模型开发如何实现验证迭代，一般的评估方法有什么； 前后端开发，如何使用 Gradio、FastAPI 等框架快速开发大模型 Demo，展示应用能力。