01

Llama 3 大模型開源了！

Llama 3 是 Meta 釋出的最新大型語言模型，旨在讓個人、創作者、研究人員和各種規模的企業能夠負責任地試驗、創新和擴充套件他們的想法。

相比於之前釋出的開源模型， Llama 3 的特性是：

數據量：訓練的數據是 Llama 2數據集的 7 倍多

能力增強：推理和程式碼能力增強

訓練效率：比 Llama2 高 3 倍；

模型大小：提供從 8B 到 70B 參數的不同大小的預訓練和指令調整的 Llama 3語言模型

下載和使用：提供了模型權重和分詞器的下載指南，以及如何在本地執行模型的快速入門步驟

支持模型並列：不同大小的模型需要不同的模型並列（MP）值

授權證: 模型和權重對研究人員和商業實體開放，旨在促進發現和道德的AI進步

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

02

知識庫問答系統

MaxKB 是一個基於大型語言模型（LLM）的知識庫問答系統，旨在成為企業的「最強大腦」，由開發者 1Panel-dev 開源，目前已經獲得了 2.9k 的 Star。這個是該開源計畫的特性：

開箱即用：支持上傳文件和自動爬取線上文件，文本自動拆分和向量化，提供良好的智慧問答互動體驗。

無縫嵌入：可以快速嵌入到第三方業務系統中，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雲服務模型。

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

構建 AI 助手的框架

Phidata 是一個用於構建具有記憶、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行操作的問題。他的工作原理如下：

記憶：透過資料庫儲存聊天歷史，使LLM能夠進行長期對話。

知識：透過向量資料庫儲存資訊，為LLM提供上下文。

工具：使LLM能夠執行如從API提取數據、發送電子信件或查詢資料庫等操作。

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

開源的 RAG 引擎

RAGFlow 是由開發者 infiniflow 開源，目前已經獲得了 5.2K 的 Star。該計畫是一個開源的 RAG（Retrieval-Augmented Generation，檢索增強生成）引擎，基於深度文件理解，為不同規模的企業提供簡化的 RAG 工作流程。

它由如下關鍵特性：

高品質輸入輸出: 從復雜格式的非結構化數據中進行深度文件理解並提取知識。

樣版化分塊: 提供智慧且可解釋的樣版選項。

基於參照的參照: 減少幻覺，透過視覺化的文本分塊允許人工幹預，快速檢視關鍵參照和可追溯的參照來支持基於事實的答案。

異構資料來源相容性: 支持 Word、PPT、Excel、TXT、影像、掃描副本、結構化數據、網頁等。

自動化 RAG 工作流: 提供為個人和大型企業量身客製的簡化 RAG 編排，包括可配置的 LLM 和嵌入模型，多重召回與融合重排，以及與業務無縫整合的直觀 API。

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

歷史盤點

逛逛 GitHub 每天推薦一個好玩有趣的開源計畫。歷史推薦的開源計畫已經收錄到 GitHub 計畫，歡迎 Star：

地址：https://github.com/Wechat-ggGitHub/Awesome-GitHub-Repo