我们分析了352个使用了Langchain的项目，渗透GPT，开源codeInterpreter平替，GPT销售等12个项目串讲

这一期挑10个列表里面我觉得比较有趣的项目讲一下吧。完整的列表我放在

https:// github.com/LC1332/Proph et-Andrew-Ng/blob/main/langchain/final_output.md

12020 [GaiZhenbiao/ChuanhuChatGPT]( https:// github.com/GaiZhenbiao/ ChuanhuChatGPT )

这个GitHub仓库名为"川虎 Chat Chuanhu Chat"，它提供了一个轻巧且易于使用的Web图形界面，以及许多附加功能，为ChatGPT和其他语言模型提供支持。以下是该仓库的功能和创新点的总结：

1. 支持多种语言模型：该仓库通过API调用支持多种语言模型，包括ChatGPT、Google PaLM、Inspur Yuan 1.0、MiniMax和XMChat。同时，它还支持本地部署的语言模型，包括ChatGLM、LLaMA、StableLM和MOSS。

2. 提供丰富的功能：该仓库提供了许多功能，包括流式传输、无限对话、保存对话、预设Prompt集、联网搜索和根据文件回答。它还支持渲染LaTeX、渲染表格、代码高亮、自动亮暗色切换和自适应界面等功能。

3. 自定义设置和多用户支持：用户可以自定义API-Host、多参数可调、多API Key均衡负载和多用户显示。这使得用户可以根据自己的需求进行设置和管理。

4. 适配GPT-4和本地部署LLM：该仓库支持适配GPT-4，并且可以用于本地部署的语言模型，为用户提供更多选择和灵活性。

5. 提供视频教程和在线体验：该仓库提供了视频教程，帮助用户了解如何使用该工具。同时，用户还可以通过在线体验链接进行实际操作和测试。

总体而言，该GitHub仓库为ChatGPT和其他语言模型提供了一个易于使用的Web图形界面，并提供了许多附加功能，使用户能够更方便地与语言模型进行交互，并根据自己的需求进行定制和管理。

我看这是个不错的前端项目，如果我要写个chatbot的前端，也会去参考这个。

11599 [logspace-ai/langflow]( https:// github.com/logspace-ai/ langflow )

这个GitHub仓库是关于一个名为Langflow的项目。Langflow是一个用于实验和原型设计LangChain流水线的简便方法。

该仓库提供了安装和部署Langflow的说明。你可以通过pip安装Langflow，并使用命令行界面（CLI）进行管理和配置。Langflow还可以在HuggingFace Spaces上运行，并提供了一个命令行接口供用户使用。

Langflow的创新点包括以下几个方面：
- 提供了一个简便的方法来实验和原型设计LangChain流水线。
- 支持本地安装和使用本地模型。
- 提供了命令行界面（CLI）进行管理和配置。
- 可以在HuggingFace Spaces上运行，并提供了一个命令行接口供用户使用。
- 提供了在Google Cloud Platform和Jina AI Cloud上部署Langflow的指南。

总的来说，Langflow是一个旨在简化LangChain流水线实验和原型设计的工具，提供了方便的安装、部署和管理功能，并支持在不同平台上的部署。

这个我理解就是langchain版本的comfy，对于我这种写代码的人，我觉得可能意义一般，但是对于不写代码的人，说不定就挺有用的了，毕竟sd那边我看comfy用的人还是很多的

9081 [AIGC-Audio/AudioGPT]( https:// github.com/AIGC-Audio/A udioGPT )

这个GitHub仓库名为"AudioGPT: Understanding and Generating Speech, Music, Sound, and Talking Head"，它提供了一种理解和生成语音、音乐、声音和虚拟人物的能力。以下是该仓库的功能和创新点的总结：

1. 语音功能：
- 文本转语音：支持使用FastSpeech2、SyntaSpeech和VITS等基础模型进行文本转语音。
- 风格转换：支持使用GenerSpeech模型进行语音风格转换。
- 语音识别：支持使用whisper和Conformer等模型进行语音识别。
- 语音增强：支持使用ConvTasNet模型进行语音增强。
- 语音分离：支持使用TF-GridNet模型进行语音分离。
- 语音翻译：正在开发中，支持使用Multi-decoder模型进行语音翻译。
- 单声道转双声道：支持使用NeuralWarp模型进行单声道音频转双声道。

2. 唱歌功能：
- 文本转唱歌：正在开发中，支持使用DiffSinger和VISinger等模型进行文本转唱歌。

3. 音频功能：
- 文本转音频：支持使用Make-An-Audio模型进行文本转音频。
- 音频修复：支持使用Make-An-Audio模型进行音频修复。
- 图像转音频：支持使用Make-An-Audio模型进行图像转音频。
- 声音检测：支持使用Audio-transformer模型进行声音检测。
- 目标声音检测：支持使用TSDNet模型进行目标声音检测。
- 声音提取：支持使用LASSNet模型进行声音提取。

4. 虚拟人物功能：
- 虚拟人物头部合成：正在开发中，支持使用GeneFace模型进行虚拟人物头部合成。

该仓库的创新点在于提供了一个集成了多种语音、音频和虚拟人物处理功能的开源实现。它使用了多个基础模型，并提供了预训练模型和示例代码，使用户能够快速开始使用这些功能。此外，该仓库还致力于不断增加更多的支持模型和任务，以进一步扩展其功能。

其实相当于一个声音和GPT相关的集成系统

我看B站有解说视频 https://www. bilibili.com/video/BV1d V4y1k7Nz 大家可以去看看

6193 [0xpayne/gpt-migrate]( https:// github.com/0xpayne/gpt- migrate )
这个GitHub仓库名为"GPT-Migrate"，是一个用于将代码库从一个框架或语言迁移到另一个框架或语言的工具。它的功能和创新点如下：

功能：
- 提供了一个简化代码迁移过程的工具，帮助用户将代码库从一个框架或语言迁移到另一个框架或语言。
- 使用了大规模语言模型（LLM）来自动分析和重写代码，减少了手动迁移的工作量。
- 支持多种源语言和目标语言，用户可以根据需要选择合适的语言进行迁移。
- 提供了可自定义的选项，用户可以根据自己的需求调整迁移行为，如选择不同的模型、设置温度等。
- 支持在迁移过程中生成和测试单元测试，帮助确保迁移后的代码的正确性。

创新点：
- 使用了大规模语言模型（LLM）来辅助代码迁移过程，这是一个相对较新的方法，可以减少手动迁移的工作量和错误。
- 提供了可自定义的选项，使用户能够根据自己的需求进行灵活的迁移设置。
- 支持多种源语言和目标语言，扩展了迁移的适用范围。
- 提供了自动生成和测试单元测试的功能，帮助用户确保迁移后的代码的正确性。

总之，GPT-Migrate是一个功能强大且具有创新性的工具，可以帮助用户轻松地将代码库从一个框架或语言迁移到另一个框架或语言，并减少了迁移过程中的工作量和错误。

我觉得这个想得还挺好的 实际上后面还有一个高star项目是单纯做python可视化的转web可视化

5365 [e2b-dev/e2b]( https:// github.com/e2b-dev/e2b )
这个GitHub仓库名为"e2b"，是一个用于AI代理的云操作系统。它提供了一个SDK，通过一行代码，您可以为您的AI代理提供一个沙盒式的云环境，使您的代理能够执行以下操作：

- 运行任何代码
- 运行任何终端命令
- 安装依赖和程序
- 使用文件系统
- 上传和下载文件
- 访问互联网
- 启动一个可以从互联网访问的Web服务器
- 克隆Git仓库
- 启动任何进程（包括长时间运行的进程，如数据库）

我觉得这个是研究agent挺必要的一个工具

4831 [GreyDGL/PentestGPT]( https:// github.com/GreyDGL/Pent estGPT )
这个GitHub仓库是一个名为PentestGPT的渗透测试工具，具有以下功能和创新点：

功能：
- PentestGPT是一个基于大型语言模型（LLM）的渗透测试工具，旨在自动化渗透测试过程。
- 它建立在ChatGPT之上，并以交互模式操作，引导渗透测试人员进行整体进展和具体操作。
- 支持使用GPT-4 API进行渗透测试推理，也支持使用本地LLM模型（通过GPT4ALL）。
- 可以解决HackTheBox机器和其他CTF挑战，包括易到中等难度的机器。
- 提供了安装视频、设计细节、演示视频和报告错误或请求功能的链接。

创新点：
- 使用大型语言模型（LLM）进行渗透测试，通过自动化和交互模式提供指导。
- 经过实证评估，发现GPT-4在渗透测试推理方面表现优于GPT-3.5和其他LLM。
- 针对GPT-4在深入测试时上下文丢失的问题，设计了PentestGPT以保持“测试状态感知”。
- 支持本地LLM模型，但性能不如GPT-4。
- 区分于AutoGPT，后者不适用于渗透测试，而PentestGPT旨在成为自动化渗透测试解决方案。

总结：PentestGPT是一个使用大型语言模型（LLM）的渗透测试工具，通过自动化和交互模式提供指导。它使用GPT-4 API进行渗透测试推理，并支持本地LLM模型。PentestGPT的创新点在于使用LLM进行渗透测试，并解决了GPT-4在深入测试时上下文丢失的问题。与AutoGPT相比，PentestGPT专注于渗透测试，并旨在成为自动化渗透测试解决方案。

这个是一个我挺想自己跑了玩一下的项目，相当于autogpt在渗透任务上的一个特化，油管有他们的演示视频

2492 [shroominic/codeinterpreter-api]( https:// github.com/shroominic/c odeinterpreter-api )
这个GitHub仓库是一个名为"Code Interpreter API"的项目，它是基于LangChain实现的ChatGPT代码解释器。它使用CodeBoxes作为后端来执行Python代码的沙盒环境。CodeBox是一个简单的云基础设施，用于LLM应用程序。除了使用自己的OpenAI API密钥外，您可以在本地运行所有内容，除了LLM。

该项目的功能和创新点包括：

功能：
- 数据集分析、股票图表、图像处理等功能。
- 具有互联网访问和自动安装Python包的能力。
- 输入文本和文件，返回文本和文件。
- 对话记忆：根据先前的输入进行响应。
- 除了OpenAI API（可能很快会有OpenOrca或其他）外，所有内容都可以在本地运行。
- 使用CodeBox API轻松进行生产环境的扩展（即将推出）。

创新点：
- 通过LangChain实现了ChatGPT代码解释器。
- 使用CodeBoxes作为后端提供了沙盒环境，以安全地执行Python代码。
- 具有对话记忆功能，可以根据先前的输入进行响应。
- 支持本地运行，除了LLM使用OpenAI API之外，其他所有内容都可以在本地执行。
- 提供了使用CodeBox API进行生产环境扩展的选项。

总的来说，这个GitHub仓库提供了一个基于ChatGPT的代码解释器，具有丰富的功能和一些创新点，使得在本地和生产环境中执行Python代码变得更加方便和安全。

是的，这个就是codeinterpreter的平替版本。这个其实拿来改一些特定场景感觉还是有点用的。

2255 [Unstructured-IO/unstructured]( https:// github.com/Unstructured -IO/unstructured )
这个GitHub仓库名为"unstructured"，是一个开源的预处理工具库，用于处理非结构化数据，如图像和文本文档（如PDF、HTML、Word文档等）。该库的创新点和功能如下：

1. 提供了用于摄取和预处理图像和文本文档的开源组件，可以处理多种类型的非结构化数据。
2. 该库的使用案例主要围绕简化和优化语言模型（LLM）的数据处理工作流程。通过模块化的组件和连接器，可以将非结构化数据转化为结构化输出，从而简化数据摄取和预处理过程。
3. 提供了一个API，称为"Unstructured API"，可以将"unstructured"库的功能作为API调用。用户可以通过访问"unstructured-api" GitHub仓库来了解如何进行API调用，并提供了自己托管API版本的说明。
4. 引入了一个名为"Chipper Model"的测试版功能，用于处理高分辨率和复杂文档时提供更好的性能。用户可以在API请求中使用参数"hi_res_model_name=chipper"来启用Chipper模型。该功能仍处于测试版，欢迎用户提供反馈和建议。
5. 提供了多种使用"unstructured"库的快速入门方式，包括在容器中运行库、从PyPI安装库以及在本地开发环境中安装库等。
6. 提供了Docker镜像，方便用户在容器中运行和交互使用"unstructured"库。
7. 提供了详细的安装说明，包括安装所需的Python SDK和系统依赖项。

总之，"unstructured"库是一个功能强大的开源预处理工具库，用于处理非结构化数据，并提供了API和其他创新功能，以简化数据处理工作流程并提高性能。

我发现这是一个公司的项目，看起来已经有不少人在用了，改天找一下资料

1345 [ttengwang/Caption-Anything]( https:// github.com/ttengwang/Ca ption-Anything )
这个GitHub仓库名为Caption-Anything，是一个多功能的图像处理工具，结合了Segment Anything、Visual Captioning和ChatGPT的功能。它可以为图像中的任何对象生成描述性的标题，并提供多种语言风格以适应不同用户的偏好。该工具支持视觉控制（鼠标点击）和语言控制（长度、情感、事实性和语言）。

该仓库的功能和创新点包括：
- 提供视觉控制和语言控制来生成文本
- 可以与所选对象进行聊天以进行详细了解
- 提供交互式演示

该仓库还提供了一个交互式演示，展示了Caption-Anything在生成各种对象的标题方面的强大功能。演示允许用户通过点击对象来控制视觉方面，并调整文本属性，如长度、情感、事实性和语言。

该仓库还提供了使用说明和示例代码，以帮助用户开始使用该工具。

此外，该仓库还提供了引用和致谢部分，以及贡献者列表，感谢所有为该项目做出贡献的人。

总之，Caption-Anything是一个功能强大且创新的图像处理工具，结合了多种技术和控制方式，可以生成图像对象的描述性标题，并提供交互式演示和使用说明。

我觉得这是一个我用得到的项目，因为他很细节的先分割图片然后详细的给caption。这对于我后面做跨模态写故事是有一定帮助的。

1299 [greshake/llm-security]( https:// github.com/greshake/llm -security )
该GitHub仓库是一个关于语言模型（LLM）与应用程序集成中的间接提示注入漏洞的研究。该仓库提供了一系列演示和技术，展示了这种漏洞的潜在危害和攻击方法。以下是该GitHub仓库的功能和创新点的总结：

功能：
- 演示了通过间接提示注入对LLMs进行远程控制的能力。
- 展示了通过注入攻击来泄露和窃取用户数据的能力。
- 演示了攻击如何在会话之间持久存在，并传播到其他LLMs。
- 展示了使用微小的多阶段有效负载来攻击和妥协LLMs的能力。
- 演示了自动化社交工程攻击的方法。
- 展示了针对代码补全引擎的攻击方法。

创新点：
- 提出了间接提示注入的概念，这是一种更强大的交付注入攻击的方式。
- 指出了提示注入可以与任意代码执行一样强大。
- 展示了将LLMs与其他应用程序连接在一起可能带来的安全风险，并提出了新的攻击向量和方法。

该仓库的创新点在于揭示了LLMs与应用程序集成中的安全隐患，并提供了实际演示和技术来证明这些隐患的严重性。它强调了间接提示注入作为一种新的注入攻击方式的威力，并呼吁对这些攻击在实践中的普遍性进行更深入的研究。

这个就是之前在paperwithcodes上出现的那个论文，之前读过，还挺好玩的

899 [filip-michalsky/SalesGPT]( https:// github.com/filip-michal sky/SalesGPT )
这个GitHub仓库是一个名为SalesGPT的上下文感知AI销售助手的实现示例。它具有以下功能和创新点：

- 上下文感知：SalesGPT能够理解销售对话中的哪个部分，并相应地采取行动。它可以根据对话阶段的不同做出不同的回应。

- 工具支持：SalesGPT可以访问工具，例如预定义的产品知识库，从而显著减少虚构的回答。这使得销售助手能够提供准确的产品信息。

- 使用LLMs：该仓库利用了名为`langchain`的库，特别是其中的自定义代理配置功能。它还受到了BabyAGI架构的启发。

- 开源自主销售代理：该仓库的愿景是构建最好的开源自主销售代理。它旨在为构建自主销售代理的用例提供支持，并通过用户反馈来推动SalesGPT的发展路线图。

- 演示和快速入门：该仓库提供了演示和快速入门指南，展示了如何使用SalesGPT进行销售对话。示例代码演示了代理与用户的交互过程，并展示了代理根据对话阶段的不同做出的回应。

- 产品知识库：AI销售助手可以访问产品知识库，以提供关于特定产品的准确信息，从而减少虚构的回答。

- 上下文理解：AI销售助手能够理解对话的不同阶段，例如介绍、价值主张、需求分析、解决方案呈现、异议处理和结束对话等。它根据对话阶段的不同，以自然的方式与潜在客户进行销售对话。

- 架构：该仓库提供了SalesGPT的架构图，展示了其组成部分和工作流程。

- 安装和使用：该仓库提供了安装和使用SalesGPT的说明，包括依赖项安装、配置和运行示例的步骤。

总之，SalesGPT是一个上下文感知的AI销售助手，具有工具支持和对话阶段理解的能力，旨在帮助构建自主销售代理。它通过访问产品知识库和根据对话阶段的不同做出相应的回应，提供了更准确和个性化的销售对话体验。

这个其实还挺好玩的，作者自己放了视频

196（现在已经467了） [LC1332/Chat-Haruhi-Suzumiya]( https:// github.com/LC1332/Chat- Haruhi-Suzumiya )

这个GitHub仓库名为"Chat凉宫春日 Chat-Haruhi-Suzumiya"，是一个通过大型语言模型在现实中复活动画角色的项目。以下是该仓库的功能和创新点的总结：

功能：
- 提供了一个语言模型，可以模仿凉宫春日等一系列动漫人物的语气、个性和剧情进行聊天。
- 项目成员开发了一个后端架构，用于实现ChatHaruhi1.0版本的训练、数据生成和维护。
- 提供了临时体验链接，用户可以通过链接与Chat凉宫春日进行交互。

创新点：
- 通过使用大型语言模型，实现了在现实中复活动画角色的目标，使用户能够与这些角色进行聊天。
- 项目成员通过收集台本数据、训练模型和生成数据集等方式，为语言模型提供了丰富的训练数据，以增强模型的表现能力。
- 项目采用了开源许可证，使得其他人可以自由使用项目中的代码进行商业用途，但仍需遵守角色本身的版权协议、使用的接口方的协议以及使用的模型的协议。

此外，该仓库还提供了快速开始的指南和相关链接，以便用户能够快速了解和使用Chat凉宫春日项目。

锵锵锵锵，当然要提到我们的项目哈哈哈，我发现我们的项目已经会被langchain的官方索引到了，现在star还在持续上升，感觉应该可以奔千星 结丹期去了。后面看看怎么好好维护再发展这个项目吧～

• 大家可能注意到我这个文档是用gpt自动整理的，每个repo都是gpt去访问了之后总结了我再看，这样确实省事儿很多，代码在 https:// github.com/LC1332/Proph et-Andrew-Ng/blob/main/langchain/LangChain%E9%A1%B9%E7%9B%AE%E5%88%86%E6%9E%90.ipynb
• 我现在每天都会实际使用GPT和claude工作，我觉得还是很强劲的，长期来看会渗透到更多行业
• 如果你去看整个352个项目，有很多autogpt和文档gpt的项目，那些有点审美疲劳了，我就没放上来，其中不乏大量的万星元婴老怪

如果你觉得这个文章有用，可以给我们的最新子项目，也是文章中提到的项目

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