llm-integration
一套用於建構穩健 LLM 整合的工具包:包含 API 模式、串流、函數調用、RAG 管線及具成本效益的模型路由。
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一套全面的警句與名言管理系統,用於主題內容豐富化、研究與電子報策劃。
操作 Railway 基礎設施:管理專案、服務、資料庫、物件儲存、部署、環境、變數、日誌及效能指標。
透過 PubMed、arXiv 和 Semantic Scholar 進行系統性文獻回顧,包含人工智慧驅動的綜述、核實引用以及強制性的科學圖表生成。
使用 Google Gemini API 進行深度影片分析:包含影片摘要、音訊轉錄、時間戳記提取、影片片段剪輯,並支援 YouTube 連結或本機檔案,適用於多種模型與長文本脈絡。
分析 AppWorld 任務失敗原因,提取具體的 API 模式並生成帶有實作程式碼範例的可執行劇本要點。
使用 BigCode Evaluation Harness 評估代碼生成模型。包含 HumanEval、MBPP 和 MultiPL-E 等基準測試,並提供多語言編碼模型的 pass@k 指標評估。
一個用於查詢、解析並將 SEC EDGAR 申報文件、財務報表及機構持股數據轉化為結構化 Python 物件的完整程式庫。
Nia 研究代理:用於索引與搜尋遠端程式碼庫、文件及套件。透過優先採用完整原始碼索引取代網頁抓取,有效提升 AI 上下文精確度並減少幻覺。
透過 ReasoningBank 實現代理程式的自適應學習,進行模式識別、策略優化與持續改進。
操作 btca CLI 進行原始碼優先的研究。管理 Git、本機目錄與 npm 資源,確保 AI 的回答基於實際程式碼庫而非過時的文件。
對知識庫文檔進行深度結構分析、關鍵信息提取及質量評估的智能助手。