2 रिपॉजिटरी
Awesome GitHub RepositoriesIncremental Streams
Yields partial structured results incrementally as the language model produces them during extraction.
Distinct from Structured Data Extraction: Distinct from Structured Data Extraction: focuses on the streaming aspect of extraction results, not the extraction itself.
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Awesome Incremental Streams GitHub Repositories
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- mishushakov/llm-scraper
mishushakov/llm-scraper
6,190GitHub पर देखेंYields partial structured results incrementally as the language model produces them during extraction.
TypeScriptaiartificial-intelligencebrowser - sylphai-inc/adalflow
SylphAI-Inc/AdalFlow
4,167GitHub पर देखेंAdalFlow एक ऑटोनॉमस AI एजेंट फ्रेमवर्क और LLM एप्लिकेशन लाइब्रेरी है जिसे मॉड्यूलर वर्कफ़्लो बनाने के लिए डिज़ाइन किया गया है। यह एक मॉडल-अग्नोस्टिक इंटरफ़ेस और RAG पाइपलाइन ऑर्केस्ट्रेटर के रूप में कार्य करता है, जो उपयोगकर्ताओं को ReAct एजेंट विकसित करने की अनुमति देता है जो जटिल कार्यों को हल करने के लिए पुनरावृत्ति तर्क (iterative reasoning) और बाहरी टूल निष्पादन का उपयोग करते हैं। यह प्रोजेक्ट एक प्रॉम्प्ट ऑप्टिमाइज़ेशन सिस्टम के माध्यम से खुद को अलग करता है जो प्रॉम्प्ट टेम्पलेट्स और फ्यू-शॉट उदाहरणों को स्वचालित रूप से रिफाइन करने के लिए टेक्स्टुअल ग्रेडिएंट डिसेंट का उपयोग करता है। यह मॉडल फीडबैक को एक डिफरेंशिएबल सिग्नल के रूप में मानता है, जो इवैल्यूएशन मेट्रिक्स के आधार पर आउटपुट गुणवत्ता को पुनरावृत्ति रूप से सुधारने के लिए LLM बैकप्रोपैगेशन के एक रूप को सक्षम बनाता है। यह फ्रेमवर्क एक व्यापक क्षमता सतह को कवर करता है, जिसमें सिमेंटिक वेक्टर सर्च और री-रैंकिंग के साथ रिट्रीवल-ऑगमेंटेड जनरेशन, ऑब्जर्वेबिलिटी के लिए स्पैन-आधारित निष्पादन ट्रेसिंग और स्कीमा-संचालित स्ट्रक्चर्ड पार्सिंग शामिल है। यह कई प्रोप्राइटरी और ओपन-सोर्स मॉडल प्रदाताओं के लिए एक एकीकृत संचार परत प्रदान करता है और Python फंक्शन्स को मानकीकृत टूल इंटरफेस में बदलने का समर्थन करता है। यह सिस्टम Python में लागू किया गया है और वर्कफ़्लो ट्रैकिंग और विश्लेषण के लिए MLflow के साथ एकीकृत होता है।
Processes server-sent events to yield text fragments incrementally during model generation.
Python
