关于开发者在使用大型语言模型(LLM)时选择哪个模型的视角的资源库，列举了当前开发者使用的一些开源和商业LLM，并提供了关于如何选择LLM的指南。
这是一个包含各种优秀LLM代理的综合列表，旨在提供详细的描述和用例，定期更新新的代理和工具，并根据功能和应用对代理进行分类。
一个轻量级LLM应用开发框架，类似于Python requests库的简洁设计理念，提供了90%必需的LLM开发功能。
该项目提供了一个关于LLM应用开发的电子书，涵盖了理论学习及实践代码，帮助理解和整合信息处理系统。
实用指南，教你如何驾驭大型语言模型（LLM）的陷阱，通过Python示例和开源解决方案，让你深入了解LLM的限制和实施中的挑战
kotaemon 是一个基于RAG（Retrieval-Augmented Generation）的开源工具，专为与文档进行聊天而设计。它支持多用户登录、多模态文档查询和复杂推理，提供简洁的用户界面，支持多种LLM（包括OpenAI、Azure和本地模型），并允许用户通过图形界面调整检索和生成参数。开发者可以基于Gradio构建和定制自己的RAG管道，并扩展UI元素以增强功能。
LLMOps.Space是一个全球性的社区，专注于大语言模型（LLM）相关的公司、开源模块、教育资源和融资新闻等，旨在帮助从业者发现、学习和参与LLM的各个方面。
