Controllable-RAG-Agent开源项目 – 复杂问题解决专家

Controllable-RAG-Agent是一款高级检索增强型Agent，专为解决复杂问题而设计。它通过确定性图谱实现复杂推理，有效避免AI幻觉，支持多步推理和自适应规划，并使用Ragas指标全面评估性能。

Controllable-RAG-Agent的特点:

1. 通过确定性图谱实现复杂推理
2. 避免AI幻觉
3. 支持多步推理
4. 自适应规划
5. 使用Ragas指标全面评估性能

Controllable-RAG-Agent的功能:

1. 解决复杂问题
2. 进行多步推理
3. 自适应规划任务
4. 性能评估和优化

相关导航

The Impact of Large Language Models on Scientific Discovery: a Preliminary Study using GPT-4-探讨GPT-4对科学发现的影响

一项研究探讨大型语言模型（LLM）在科学发现中的表现，特别是GPT-4在多个科学领域的应用。该研究分析了GPT-4在药物发现、生物学和计算化学等领域的能力，评估其在复杂问题解决和知识整合任务中的有效性，同时进行专家驱动的案例评估和基准测试，旨在加速科学进步和优化资源配置。

Ogma官网 – 一个可解释的持续学习模型

Ogma是一个可解释的、持续学习的符号通用问题解决模型（GPSM），基于符号序列建模范式，旨在解决需要可靠性和复杂分解的任务，同时避免幻觉现象。

Agent-0开源项目 – 模拟OpenAI O1模型推理能力的项目

一个旨在模拟OpenAI新发布的O1模型推理能力的项目，通过思维链和迭代推理来改进问题解决方案。它允许用户在复杂的推理任务上进行试验，提供有效的解决方案和概念验证。

ChatTree官网 – 将对话转换为树状结构

ChatTree是一个浏览器扩展，将ChatGPT的对话转化为互动树状可视化，帮助用户轻松导航复杂讨论，确保数据本地存储以增强隐私性。

LangGraph ReAct Agent开源项目 – 基于LangGraph的简单ReAct Agent模板

一个简单的ReAct Agent模板，用于构建基于LangGraph的agent，通过迭代推理和执行动作来解决复杂问题。该项目旨在提供一个易于使用和扩展的框架，帮助开发者快速实现复杂任务的解决方案。

ToRA开源项目 – 集成工具的推理智能体

ToRA是一系列集成工具的推理大型语言模型代理，旨在通过与工具交互解决复杂的数学推理问题。

LLM Reasonsers开源项目 – 先进的LLM推理框架

用LLM进行复杂推理的框架，采用先进的推理算法，将多步推理视为规划，并搜索最优的推理链，以实现'世界模型'和'奖励'的最佳平衡。

赛博禅师开源项目 – AI助你深度思考人生

赛博禅师是基于DeepSeek的哲理问答思维链多步推理工作流，旨在通过AI技术帮助用户深度思考人生问题。它能够通过多步推理层层剖析问题的本质，提供详细的推理过程，帮助用户理解复杂的哲学概念和思考路径。

满血o1（OpenAI o1正式版）官网 – OpenAI推出的高性能多模态推理模型

满血o1是OpenAI于2024年12月发布的o1模型正式版本，相比预览版在推理能力、处理速度和多模态支持上有显著提升。该模型专为处理复杂问题设计，支持文本和视觉输入，在数学竞赛、编程挑战和科学问题解决中表现优异。通过ChatGPT订阅或开发者API提供服务，Pro版月费约1450元人民币，国内用户需通过虚拟卡支付。

大型语言模型领域专业化-推动自然语言处理领域发展的模型

大型语言模型显著推动了自然语言处理领域的发展，引发了人们对利用其潜力处理各种自然、社会和应用科学领域中特定任务的极大兴趣。

Humanity’s Last Exam (HLE)官网 – 评估AI极限的多模态基准测试

Humanity's Last Exam (HLE) 是一个多模态基准测试，旨在评估AI在人类知识前沿的极限表现。该项目包含2,700道高难度问题，涵盖数学、人文和自然科学等领域，由来自50个国家、500多个机构的近1,000名专家共同设计。这些问题经过多阶段审核，确保其精确、无歧义且难以通过互联网检索到答案。当前最先进的大型语言模型（LLMs）在该测试中的准确率低于10%，并表现出‘过度自信’现象。HLE为研究人员和开发者提供了一个严格的测试环境，帮助了解AI在复杂任务中的表现，并为政策制定提供参考。

Vulp开源项目 – Python 实时运动控制库

Vulp 是一个用于实时运动控制的 Python 库，提供标准的动作-观察循环，旨在控制各种执行器和模拟器，具备易于集成和扩展的特性。

postbot3000开源项目 – 流式响应AI助手教学库

postbot3000是一个从零构建的AI助手教学库，基于LangGraph Python、FastAPI、Next.js等技术栈，支持流式传输响应。该项目为想要构建类似项目或学习相关技术的开发者提供了一个完整的参考示例，涵盖从基础到高级的实现细节，适合用于教学、学习和开发起点。

go-openai开源项目 – Go语言OpenAI API客户端库

go-openai 是一个非官方的 Go 语言 OpenAI API 客户端库，旨在帮助开发者更便捷地在 Go 项目中使用 OpenAI 的各项服务，例如 ChatGPT、GPT-3、GPT-4、DALL·E 和 Whisper。它通过封装 OpenAI 提供的 HTTP API，将复杂的 API 调用过程简化为简单的函数调用，支持流式 API 和 JSON Schema 生成。

mlx-benchmark开源项目 – 评估苹果MLX操作性能的基准测试项目

mlx-benchmark是一个基准测试项目，旨在评估苹果的MLX操作在不同硬件平台上的性能，包括mlx GPU、CPU、torch MPS和CUDA。它提供了详细的性能评估，并且是一个易于使用的基准测试工具，支持用户自定义测试场景，帮助开发者更好地理解和优化他们的MLX操作。