[{"data":1,"prerenderedAt":-1},["ShallowReactive",2],{"similar-henomis--lingoose":3,"tool-henomis--lingoose":61},[4,18,26,36,44,53],{"id":5,"name":6,"github_repo":7,"description_zh":8,"stars":9,"difficulty_score":10,"last_commit_at":11,"category_tags":12,"status":17},4358,"openclaw","openclaw\u002Fopenclaw","OpenClaw 是一款专为个人打造的本地化 AI 助手，旨在让你在自己的设备上拥有完全可控的智能伙伴。它打破了传统 AI 助手局限于特定网页或应用的束缚，能够直接接入你日常使用的各类通讯渠道，包括微信、WhatsApp、Telegram、Discord、iMessage 等数十种平台。无论你在哪个聊天软件中发送消息，OpenClaw 都能即时响应，甚至支持在 macOS、iOS 和 Android 设备上进行语音交互，并提供实时的画布渲染功能供你操控。\n\n这款工具主要解决了用户对数据隐私、响应速度以及“始终在线”体验的需求。通过将 AI 部署在本地，用户无需依赖云端服务即可享受快速、私密的智能辅助，真正实现了“你的数据，你做主”。其独特的技术亮点在于强大的网关架构，将控制平面与核心助手分离，确保跨平台通信的流畅性与扩展性。\n\nOpenClaw 非常适合希望构建个性化工作流的技术爱好者、开发者，以及注重隐私保护且不愿被单一生态绑定的普通用户。只要具备基础的终端操作能力（支持 macOS、Linux 及 Windows WSL2），即可通过简单的命令行引导完成部署。如果你渴望拥有一个懂你",349277,3,"2026-04-06T06:32:30",[13,14,15,16],"Agent","开发框架","图像","数据工具","ready",{"id":19,"name":20,"github_repo":21,"description_zh":22,"stars":23,"difficulty_score":10,"last_commit_at":24,"category_tags":25,"status":17},3808,"stable-diffusion-webui","AUTOMATIC1111\u002Fstable-diffusion-webui","stable-diffusion-webui 是一个基于 Gradio 构建的网页版操作界面，旨在让用户能够轻松地在本地运行和使用强大的 Stable Diffusion 图像生成模型。它解决了原始模型依赖命令行、操作门槛高且功能分散的痛点，将复杂的 AI 绘图流程整合进一个直观易用的图形化平台。\n\n无论是希望快速上手的普通创作者、需要精细控制画面细节的设计师，还是想要深入探索模型潜力的开发者与研究人员，都能从中获益。其核心亮点在于极高的功能丰富度：不仅支持文生图、图生图、局部重绘（Inpainting）和外绘（Outpainting）等基础模式，还独创了注意力机制调整、提示词矩阵、负向提示词以及“高清修复”等高级功能。此外，它内置了 GFPGAN 和 CodeFormer 等人脸修复工具，支持多种神经网络放大算法，并允许用户通过插件系统无限扩展能力。即使是显存有限的设备，stable-diffusion-webui 也提供了相应的优化选项，让高质量的 AI 艺术创作变得触手可及。",162132,"2026-04-05T11:01:52",[14,15,13],{"id":27,"name":28,"github_repo":29,"description_zh":30,"stars":31,"difficulty_score":32,"last_commit_at":33,"category_tags":34,"status":17},1381,"everything-claude-code","affaan-m\u002Feverything-claude-code","everything-claude-code 是一套专为 AI 编程助手（如 Claude Code、Codex、Cursor 等）打造的高性能优化系统。它不仅仅是一组配置文件，而是一个经过长期实战打磨的完整框架，旨在解决 AI 代理在实际开发中面临的效率低下、记忆丢失、安全隐患及缺乏持续学习能力等核心痛点。\n\n通过引入技能模块化、直觉增强、记忆持久化机制以及内置的安全扫描功能，everything-claude-code 能显著提升 AI 在复杂任务中的表现，帮助开发者构建更稳定、更智能的生产级 AI 代理。其独特的“研究优先”开发理念和针对 Token 消耗的优化策略，使得模型响应更快、成本更低，同时有效防御潜在的攻击向量。\n\n这套工具特别适合软件开发者、AI 研究人员以及希望深度定制 AI 工作流的技术团队使用。无论您是在构建大型代码库，还是需要 AI 协助进行安全审计与自动化测试，everything-claude-code 都能提供强大的底层支持。作为一个曾荣获 Anthropic 黑客大奖的开源项目，它融合了多语言支持与丰富的实战钩子（hooks），让 AI 真正成长为懂上",151918,2,"2026-04-12T11:33:05",[14,13,35],"语言模型",{"id":37,"name":38,"github_repo":39,"description_zh":40,"stars":41,"difficulty_score":32,"last_commit_at":42,"category_tags":43,"status":17},2271,"ComfyUI","Comfy-Org\u002FComfyUI","ComfyUI 是一款功能强大且高度模块化的视觉 AI 引擎，专为设计和执行复杂的 Stable Diffusion 图像生成流程而打造。它摒弃了传统的代码编写模式，采用直观的节点式流程图界面，让用户通过连接不同的功能模块即可构建个性化的生成管线。\n\n这一设计巧妙解决了高级 AI 绘图工作流配置复杂、灵活性不足的痛点。用户无需具备编程背景，也能自由组合模型、调整参数并实时预览效果，轻松实现从基础文生图到多步骤高清修复等各类复杂任务。ComfyUI 拥有极佳的兼容性，不仅支持 Windows、macOS 和 Linux 全平台，还广泛适配 NVIDIA、AMD、Intel 及苹果 Silicon 等多种硬件架构，并率先支持 SDXL、Flux、SD3 等前沿模型。\n\n无论是希望深入探索算法潜力的研究人员和开发者，还是追求极致创作自由度的设计师与资深 AI 绘画爱好者，ComfyUI 都能提供强大的支持。其独特的模块化架构允许社区不断扩展新功能，使其成为当前最灵活、生态最丰富的开源扩散模型工具之一，帮助用户将创意高效转化为现实。",108322,"2026-04-10T11:39:34",[14,15,13],{"id":45,"name":46,"github_repo":47,"description_zh":48,"stars":49,"difficulty_score":32,"last_commit_at":50,"category_tags":51,"status":17},6121,"gemini-cli","google-gemini\u002Fgemini-cli","gemini-cli 是一款由谷歌推出的开源 AI 命令行工具，它将强大的 Gemini 大模型能力直接集成到用户的终端环境中。对于习惯在命令行工作的开发者而言，它提供了一条从输入提示词到获取模型响应的最短路径，无需切换窗口即可享受智能辅助。\n\n这款工具主要解决了开发过程中频繁上下文切换的痛点，让用户能在熟悉的终端界面内直接完成代码理解、生成、调试以及自动化运维任务。无论是查询大型代码库、根据草图生成应用，还是执行复杂的 Git 操作，gemini-cli 都能通过自然语言指令高效处理。\n\n它特别适合广大软件工程师、DevOps 人员及技术研究人员使用。其核心亮点包括支持高达 100 万 token 的超长上下文窗口，具备出色的逻辑推理能力；内置 Google 搜索、文件操作及 Shell 命令执行等实用工具；更独特的是，它支持 MCP（模型上下文协议），允许用户灵活扩展自定义集成，连接如图像生成等外部能力。此外，个人谷歌账号即可享受免费的额度支持，且项目基于 Apache 2.0 协议完全开源，是提升终端工作效率的理想助手。",100752,"2026-04-10T01:20:03",[52,13,15,14],"插件",{"id":54,"name":55,"github_repo":56,"description_zh":57,"stars":58,"difficulty_score":32,"last_commit_at":59,"category_tags":60,"status":17},4721,"markitdown","microsoft\u002Fmarkitdown","MarkItDown 是一款由微软 AutoGen 团队打造的轻量级 Python 工具，专为将各类文件高效转换为 Markdown 格式而设计。它支持 PDF、Word、Excel、PPT、图片（含 OCR）、音频（含语音转录）、HTML 乃至 YouTube 链接等多种格式的解析，能够精准提取文档中的标题、列表、表格和链接等关键结构信息。\n\n在人工智能应用日益普及的今天，大语言模型（LLM）虽擅长处理文本，却难以直接读取复杂的二进制办公文档。MarkItDown 恰好解决了这一痛点，它将非结构化或半结构化的文件转化为模型“原生理解”且 Token 效率极高的 Markdown 格式，成为连接本地文件与 AI 分析 pipeline 的理想桥梁。此外，它还提供了 MCP（模型上下文协议）服务器，可无缝集成到 Claude Desktop 等 LLM 应用中。\n\n这款工具特别适合开发者、数据科学家及 AI 研究人员使用，尤其是那些需要构建文档检索增强生成（RAG）系统、进行批量文本分析或希望让 AI 助手直接“阅读”本地文件的用户。虽然生成的内容也具备一定可读性，但其核心优势在于为机器",93400,"2026-04-06T19:52:38",[52,14],{"id":62,"github_repo":63,"name":64,"description_en":65,"description_zh":66,"ai_summary_zh":66,"readme_en":67,"readme_zh":68,"quickstart_zh":69,"use_case_zh":70,"hero_image_url":71,"owner_login":72,"owner_name":73,"owner_avatar_url":74,"owner_bio":75,"owner_company":76,"owner_location":77,"owner_email":76,"owner_twitter":76,"owner_website":78,"owner_url":79,"languages":80,"stars":85,"forks":86,"last_commit_at":87,"license":88,"difficulty_score":32,"env_os":89,"env_gpu":90,"env_ram":90,"env_deps":91,"category_tags":97,"github_topics":98,"view_count":32,"oss_zip_url":76,"oss_zip_packed_at":76,"status":17,"created_at":111,"updated_at":112,"faqs":113,"releases":144},6889,"henomis\u002Flingoose","lingoose","🪿 LinGoose is a Go framework for building awesome AI\u002FLLM applications.","LinGoose 是一个专为 Go 语言开发者设计的开源框架，旨在帮助用户高效构建人工智能（AI）和大语言模型（LLM）应用。它通过提供模块化的架构和灵活的功能抽象，解决了在 Go 生态中集成复杂 AI 能力时代码冗余、耦合度高以及定制困难的问题。开发者可以根据项目需求仅导入必要的模块，或自由选择甚至自定义底层实现，从而从零开始打造完整的 AI 解决方案。\n\n该工具特别适合熟悉 Go 语言的软件工程师和技术团队，尤其是那些希望在后端服务中嵌入智能对话、内容生成或检索增强生成（RAG）功能的场景。LinGoose 的独特亮点在于其“按需组装”的设计理念，既保证了轻量级部署，又保留了极高的扩展性。不过需要注意的是，目前 LinGoose 已停止主动开发，作者建议新项目可关注其继任者 Phero（专注于多智能体系统），但 LinGoose 仍将保持稳定可用，适合维护现有项目或学习 Go 与 AI 结合的早期实践模式。","> [!IMPORTANT]\n> **Hey there, LinGoose friend 🪿**\n>\n> First of all, thank you for being here. LinGoose has been a fun journey and I am proud of what it became.\n>\n> The honest news: LinGoose is no longer under active development. Life got busy, the AI world moved fast, and I found myself wanting to build something new rather than patch something old.\n>\n> That something new is [Phero](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fhenomis\u002Fphero) 🐜, a Go framework built from the ground up for multi-agent AI systems. Same values, better foundation, a lot more ambition.\n>\n> LinGoose is not going anywhere. It will stay here, stable and available. But if you are starting something new, come join the ant colony.\n\n![lingoose](https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fhenomis_lingoose_readme_6bf58bca8dfb.png)\n\n\n# 🪿 LinGoose [![Build Status](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fhenomis\u002Flingoose\u002Factions\u002Fworkflows\u002Fchecks.yml\u002Fbadge.svg)](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fhenomis\u002Flingoose\u002Factions\u002Fworkflows\u002Fchecks.yml) [![GoDoc](https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fhenomis_lingoose_readme_ff803135673c.png)](https:\u002F\u002Fgodoc.org\u002Fgithub.com\u002Fhenomis\u002Flingoose) [![Go Report Card](https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fhenomis_lingoose_readme_2b4a70945b89.png)](https:\u002F\u002Fgoreportcard.com\u002Freport\u002Fgithub.com\u002Fhenomis\u002Flingoose) [![GitHub release](https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fgithub\u002Frelease\u002Fhenomis\u002Flingoose.svg)](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fhenomis\u002Flingoose\u002Freleases)\n\n\n## What is LinGoose?\n\n[LinGoose](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fhenomis\u002Flingoose) is a Go framework for building awesome AI\u002FLLM applications.\u003Cbr\u002F>\n\n- **LinGoose is modular** — You can import only the modules you need to build your application.\n- **LinGoose is an abstraction of features** — You can choose your preferred implementation of a feature and\u002For create your own.\n- **LinGoose is a complete solution** — You can use LinGoose to build your AI\u002FLLM application from the ground up.\n\n> **Did you know?** A goose 🪿 fills its car 🚗 with goose-line ⛽!\n\n🚀 Support the project by starring ⭐ the repository on [GitHub](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fhenomis\u002Flingoose) and sharing it with your friends!\n\n## Quick start\n1. [Initialise a new go module](https:\u002F\u002Fgolang.org\u002Fdoc\u002Ftutorial\u002Fcreate-module)\n\n```sh\nmkdir example\ncd example\ngo mod init example\n```\n\n2. Create your first LinGoose application\n\n```go\npackage main\n\nimport (\n\t\"context\"\n\t\"fmt\"\n\n\t\"github.com\u002Fhenomis\u002Flingoose\u002Fllm\u002Fopenai\"\n\t\"github.com\u002Fhenomis\u002Flingoose\u002Fthread\"\n)\n\nfunc main() {\n\tmyThread := thread.New().AddMessage(\n\t\tthread.NewUserMessage().AddContent(\n\t\t\tthread.NewTextContent(\"Tell me a joke about geese\"),\n\t\t),\n\t)\n\n\terr := openai.New().Generate(context.Background(), myThread)\n\tif err != nil {\n\t\tpanic(err)\n\t}\n\n\tfmt.Println(myThread)\n}\n```\n\n3. Install the Go dependencies\n```sh\ngo mod tidy\n```\n\n4. Start the example application\n\n```sh\nexport OPENAI_API_KEY=your-api-key\n\ngo run .\n\nA goose fills its car with goose-line!\n```\n\n## Reporting Issues\n\nIf you think you've found a bug, or something isn't behaving the way you think it should, please raise an [issue](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fhenomis\u002Flingoose\u002Fissues) on GitHub.\n\n\n## Contributing\n\nWe welcome contributions, Read our [Contribution Guidelines](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fhenomis\u002Flingoose\u002Fblob\u002Fmain\u002FCONTRIBUTING.md) to learn more about contributing to **LinGoose**\n\n## Blog posts and articles\n- [Anthropic's Claude Integration with Go and Lingoose](https:\u002F\u002Fsimonevellei.com\u002Fblog\u002Fposts\u002Fanthropic-claude-integration-with-go-and-lingoose\u002F)\n- [Empowering Go: unveiling the synergy of AI and Q&A pipelines](https:\u002F\u002Fsimonevellei.com\u002Fblog\u002Fposts\u002Fempowering-go-unveiling-the-synergy-of-ai-and-qa-pipelines\u002F)\n- [Leveraging Go and Redis for Efficient Retrieval Augmented Generation](https:\u002F\u002Fsimonevellei.com\u002Fblog\u002Fposts\u002Fleveraging-go-and-redis-for-efficient-retrieval-augmented-generation\u002F)\n\n## Connect with the author\n\n[![Twitter](https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Ftwitter\u002Ffollow\u002Fsimonevellei?label=Follow:%20Simone%20Vellei&style=social)](https:\u002F\u002Ftwitter.com\u002Fsimonevellei) [![GitHub](https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002FFollow-henomis-green?logo=github&link=https%3A%2F%2Fgithub.com%2Fhenomis)](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fhenomis) [![Linkedin](https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002FConnect-Simone%20Vellei-blue?logo=linkedin&link=https%3A%2F%2Fwww.linkedin.com%2Fin%2Fsimonevellei%2F)](https:\u002F\u002Fwww.linkedin.com\u002Fin\u002Fsimonevellei\u002F)\n\n### Join the community\n\n[![Discord](https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002FDiscord-lingoose-blue?logo=discord&link=https%3A%2F%2Fdiscord.gg%2FmcKEQTKqGS)](https:\u002F\u002Fdiscord.gg\u002FmcKEQTKqGS)\n\n\n## License\n\n© Simone Vellei, 2023~`time.Now()`\nReleased under the [MIT License](LICENSE)\n","> [!IMPORTANT]\n> **嗨，LinGoose 的朋友们 🪿**\n>\n> 首先，感谢你来到这里。开发 LinGoose 的这段旅程充满乐趣，我也为它如今的模样感到自豪。\n>\n> 诚实地说：LinGoose 已经不再进行积极的开发了。生活变得忙碌起来，AI 领域发展迅速，而我发现自己更想构建一些全新的东西，而不是去修补旧项目。\n>\n> 这个新项目就是 [Phero](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fhenomis\u002Fphero) 🐜，一个从零开始打造的、专为多智能体 AI 系统设计的 Go 框架。理念依旧，但基础更加扎实，目标也更为宏大。\n>\n> 不过，LinGoose 并不会消失。它会一直在这里，保持稳定并可供使用。如果你正打算开启新的项目，欢迎加入我们的蚂蚁部落。\n\n![lingoose](https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fhenomis_lingoose_readme_6bf58bca8dfb.png)\n\n\n# 🪿 LinGoose [![构建状态](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fhenomis\u002Flingoose\u002Factions\u002Fworkflows\u002Fchecks.yml\u002Fbadge.svg)](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fhenomis\u002Flingoose\u002Factions\u002Fworkflows\u002Fchecks.yml) [![GoDoc](https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fhenomis_lingoose_readme_ff803135673c.png)](https:\u002F\u002Fgodoc.org\u002Fgithub.com\u002Fhenomis\u002Flingoose) [![Go Report Card](https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fhenomis_lingoose_readme_2b4a70945b89.png)](https:\u002F\u002Fgoreportcard.com\u002Freport\u002Fgithub.com\u002Fhenomis\u002Flingoose) [![GitHub 发布](https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fgithub\u002Frelease\u002Fhenomis\u002Flingoose.svg)](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fhenomis\u002Flingoose\u002Freleases)\n\n\n## 什么是 LinGoose？\n\n[LinGoose](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fhenomis\u002Flingoose) 是一个用于构建强大 AI\u002FLLM 应用程序的 Go 框架。\u003Cbr\u002F>\n\n- **LinGoose 是模块化的** — 你可以只引入你需要的模块来构建自己的应用。\n- **LinGoose 是功能的抽象层** — 你可以选择自己喜欢的功能实现方式，也可以自己创建新的实现。\n- **LinGoose 是一套完整的解决方案** — 你可以完全基于 LinGoose 从头开始构建你的 AI\u002FLLM 应用。\n\n> **你知道吗？** 一只鹅 🪿 会用鹅油 ⛽ 给它的车加油！\n\n🚀 请通过在 [GitHub](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fhenomis\u002Flingoose) 上给这个仓库点个赞 ⭐，并分享给你的朋友，来支持这个项目吧！\n\n## 快速入门\n1. [初始化一个新的 Go 模块](https:\u002F\u002Fgolang.org\u002Fdoc\u002Ftutorial\u002Fcreate-module)\n\n```sh\nmkdir example\ncd example\ngo mod init example\n```\n\n2. 创建你的第一个 LinGoose 应用\n\n```go\npackage main\n\nimport (\n\t\"context\"\n\t\"fmt\"\n\n\t\"github.com\u002Fhenomis\u002Flingoose\u002Fllm\u002Fopenai\"\n\t\"github.com\u002Fhenomis\u002Flingoose\u002Fthread\"\n)\n\nfunc main() {\n\tmyThread := thread.New().AddMessage(\n\t\tthread.NewUserMessage().AddContent(\n\t\t\tthread.NewTextContent(\"给我讲个关于鹅的笑话\"),\n\t\t),\n\t)\n\n\terr := openai.New().Generate(context.Background(), myThread)\n\tif err != nil {\n\t\tpanic(err)\n\t}\n\n\tfmt.Println(myThread)\n}\n```\n\n3. 安装 Go 依赖\n```sh\ngo mod tidy\n```\n\n4. 启动示例应用\n\n```sh\nexport OPENAI_API_KEY=your-api-key\n\ngo run .\n\n一只鹅用鹅油给它的车加油！\n```\n\n## 报告问题\n\n如果你认为发现了 bug，或者某些功能没有按照预期工作，请在 GitHub 上提交一个 [issue](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fhenomis\u002Flingoose\u002Fissues)。\n\n\n## 贡献\n\n我们非常欢迎贡献！请阅读我们的 [贡献指南](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fhenomis\u002Flingoose\u002Fblob\u002Fmain\u002FCONTRIBUTING.md)，了解更多关于如何参与 **LinGoose** 开发的信息。\n\n## 博客文章与报道\n- [Anthropic 的 Claude 与 Go 和 LinGoose 的集成](https:\u002F\u002Fsimonevellei.com\u002Fblog\u002Fposts\u002Fanthropic-claude-integration-with-go-and-lingoose\u002F)\n- [赋能 Go：揭示 AI 与问答流水线的协同效应](https:\u002F\u002Fsimonevellei.com\u002Fblog\u002Fposts\u002Fempowering-go-unveiling-the-synergy-of-ai-and-qa-pipelines\u002F)\n- [利用 Go 和 Redis 实现高效的检索增强生成](https:\u002F\u002Fsimonevellei.com\u002Fblog\u002Fposts\u002Fleveraging-go-and-redis-for-efficient-retrieval-augmented-generation\u002F)\n\n## 与作者联系\n\n[![Twitter](https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Ftwitter\u002Ffollow\u002Fsimonevellei?label=关注：%20Simone%20Vellei&style=social)](https:\u002F\u002Ftwitter.com\u002Fsimonevellei) [![GitHub](https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002F关注-henomis-green?logo=github&link=https%3A%2F%2Fgithub.com%2Fhenomis)](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fhenomis) [![LinkedIn](https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002F连接-Simone%20Vellei-blue?logo=linkedin&link=https%3A%2F%2Fwww.linkedin.com%2Fin%2Fsimonevellei%2F)](https:\u002F\u002Fwww.linkedin.com\u002Fin\u002Fsimonevellei\u002F)\n\n### 加入社区\n\n[![Discord](https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002FDiscord-lingoose-blue?logo=discord&link=https%3A%2F%2Fdiscord.gg%2FmcKEQTKqGS)](https:\u002F\u002Fdiscord.gg\u002FmcKEQTKqGS)\n\n\n## 许可证\n\n© Simone Vellei, 2023~`time.Now()`\n根据 [MIT 许可证](LICENSE) 发布","# LinGoose 快速上手指南\n\n> **⚠️ 重要提示**\n> LinGoose 目前已停止主动开发。作者推荐新项目使用 [Phero](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fhenomis\u002Fphero)（一个专为多智能体系统构建的 Go 框架）。但 LinGoose 仍将保持稳定可用，适合维护现有项目或学习基础架构。\n\nLinGoose 是一个用于构建 AI\u002FLLM 应用程序的 Go 语言框架。它具有模块化、抽象化特性，允许开发者按需导入模块并自由选择或自定义功能实现。\n\n## 环境准备\n\n- **操作系统**：Linux, macOS, Windows\n- **Go 版本**：建议安装 Go 1.21 或更高版本\n- **依赖项**：\n  - 有效的 LLM API 密钥（如 OpenAI API Key）\n  - 稳定的网络连接以访问模型服务\n\n## 安装步骤\n\n1. **初始化 Go 模块**\n   创建项目目录并初始化：\n   ```sh\n   mkdir example\n   cd example\n   go mod init example\n   ```\n\n2. **引入依赖**\n   在代码中导入 LinGoose 包后，运行以下命令自动下载并整理依赖：\n   ```sh\n   go mod tidy\n   ```\n   > **国内加速提示**：如果下载缓慢，可配置国内代理：\n   > ```sh\n   > export GOPROXY=https:\u002F\u002Fgoproxy.cn,direct\n   > go mod tidy\n   > ```\n\n## 基本使用\n\n以下是最简单的示例，展示如何使用 LinGoose 调用 OpenAI 模型生成内容。\n\n1. **创建主程序文件** (`main.go`)：\n\n   ```go\n   package main\n\n   import (\n   \t\"context\"\n   \t\"fmt\"\n\n   \t\"github.com\u002Fhenomis\u002Flingoose\u002Fllm\u002Fopenai\"\n   \t\"github.com\u002Fhenomis\u002Flingoose\u002Fthread\"\n   )\n\n   func main() {\n   \tmyThread := thread.New().AddMessage(\n   \t\tthread.NewUserMessage().AddContent(\n   \t\t\tthread.NewTextContent(\"Tell me a joke about geese\"),\n   \t\t),\n   \t)\n\n   \terr := openai.New().Generate(context.Background(), myThread)\n   \tif err != nil {\n   \t\tpanic(err)\n   \t}\n\n   \tfmt.Println(myThread)\n   }\n   ```\n\n2. **配置 API 密钥并运行**：\n\n   设置环境变量并执行程序：\n   ```sh\n   export OPENAI_API_KEY=your-api-key\n\n   go run .\n   ```\n\n   **预期输出**：\n   ```text\n   A goose fills its car with goose-line!\n   ```","某电商平台的后端团队正利用 Go 语言重构其智能客服系统，需要快速集成大模型能力以处理用户关于订单和退货的复杂咨询。\n\n### 没有 lingoose 时\n- **重复造轮子**：开发者需手动封装 HTTP 请求来对接 OpenAI 或 Anthropic 接口，每次更换模型都要重写大量底层代码。\n- **上下文管理混乱**：多轮对话的历史记录（Thread）需要自行设计数据结构和维护状态，容易出错且难以扩展。\n- **模块耦合严重**：业务逻辑与特定的 AI 供应商绑定紧密，若想尝试不同厂商的模型，往往需要大幅修改现有架构。\n- **缺乏标准化流程**：从提示词构建到响应解析没有统一规范，导致团队成员代码风格不一，维护成本高昂。\n\n### 使用 lingoose 后\n- **开箱即用的集成**：通过 `openai.New()` 等标准化接口一键调用主流模型，切换供应商只需更改少量配置，无需重写核心逻辑。\n- **优雅的线程管理**：利用 `thread` 模块轻松构建和管理多轮对话上下文，自动处理消息序列，让状态维护变得清晰简单。\n- **高度模块化设计**：仅导入所需组件即可构建应用，业务代码与具体实现解耦，灵活适配不同的 AI 功能需求。\n- **统一的开发范式**：提供从内容构建到生成的完整抽象层，确保团队协作时代码结构一致，显著提升开发效率。\n\nlingoose 让 Go 开发者能以原生般的流畅体验构建模块化、可维护的 AI 应用，将精力从底层对接回归到业务创新本身。","https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fhenomis_lingoose_6bf58bca.png","henomis","Simone Vellei","https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Favatars\u002Fhenomis_8cabc8d1.jpg","👨‍💻 Senior Backend Developer at Cybus | ☁️ Cloud Adept | 🐧Linux\u002FIoT Expert | 🏝️ Full-remote Addicted | ✍️ Content Creator",null,"Grottammare","http:\u002F\u002Fsimonevellei.com","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fhenomis",[81],{"name":82,"color":83,"percentage":84},"Go","#00ADD8",100,828,75,"2026-04-07T12:51:03","MIT","Linux, macOS, Windows","未说明",{"notes":92,"python":93,"dependencies":94},"该工具是一个 Go 语言框架，非 Python 项目，因此无需 Python 环境或 GPU 支持（除非调用的外部 LLM 服务有要求）。项目目前已停止活跃开发，作者推荐新项目使用其继任者 'Phero'。运行只需安装 Go 环境并初始化模块即可。","不适用 (基于 Go 语言)",[95,96],"Go 1.20+","github.com\u002Fhenomis\u002Flingoose",[16,15,13,35,14],[99,100,101,102,103,104,105,106,107,108,109,110],"go","golang","openai","embeddings","index","llm","pinecone","pipeline","prompt","vector","ai","chatgpt","2026-03-27T02:49:30.150509","2026-04-12T22:00:16.851295",[114,119,124,129,134,139],{"id":115,"question_zh":116,"answer_zh":117,"source_url":118},31053,"在使用流式传输（Streaming）时，OpenAI 的函数调用（Function Calling）似乎被忽略或不工作，这是已知问题吗？","这是一个已知的问题场景。当启用流式传输时，模型会将函数参数分块返回，导致函数调用逻辑未能正确收集完整的参数块。目前建议关注后续的 PR 更新以获取对流式函数调用的完整支持，或者暂时在非流式模式下使用函数调用功能。","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fhenomis\u002Flingoose\u002Fissues\u002F168",{"id":120,"question_zh":121,"answer_zh":122,"source_url":123},31048,"使用 llama-embeddings 时，输出字符串包含 \"embedding 0:\" 前缀导致解析错误，如何解决？","该问题已在 lingoose 版本 `v0.2.1-alpha.2` 中通过热修复解决。解决方法是升级到此版本，并移除 `--embd-output-format` 和 `--embd-separator` 参数。","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fhenomis\u002Flingoose\u002Fissues\u002F213",{"id":125,"question_zh":126,"answer_zh":127,"source_url":128},31049,"Lingoose 是否支持本地运行的 LLM（如 Ollama 或 LocalAI）？","是的，Ollama 将在下一个 Lingoose 版本中得到支持。对于 LocalAI，维护者已表示会检查该项目并评估将其集成到 Lingoose 中的可能性。","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fhenomis\u002Flingoose\u002Fissues\u002F152",{"id":130,"question_zh":131,"answer_zh":132,"source_url":133},31050,"在实现 OpenAI 函数调用时，遇到需要指针类型（Pointer Type）的编译错误怎么办？","这是因为 Lingoose 内部使用的是 `go-openai` 包的 v1.19.2 版本。在该版本中，`FunctionDefinition` 不是指针类型。如果代码中将其作为指针（如 `&openai.FunctionDefinition{}`）调用会导致编译错误。请确保按照该版本的定义，直接作为值类型使用，不要添加取地址符 `&`。","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fhenomis\u002Flingoose\u002Fissues\u002F185",{"id":135,"question_zh":136,"answer_zh":137,"source_url":138},31051,"如何在 Hugging Face API 请求中使用自定义的 HTTP 客户端（例如配置超时或传输选项）？","该功能已被支持。相关修复和增强已合并到代码库中（参考 PR #122），允许用户在发起请求时指定自定义的 `http.Client`，从而配置超时、自定义传输选项等特定设置。","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fhenomis\u002Flingoose\u002Fissues\u002F121",{"id":140,"question_zh":141,"answer_zh":142,"source_url":143},31052,"余弦相似度（Cosine Similarity）、点积（Dot Product）和欧几里得距离（Euclidean Distance）的数值范围是多少？","1. **余弦相似度**：范围为 [-1, 1]。1 表示向量完全相同，-1 表示方向完全相反，0 表示正交。\n2. **点积**：范围为 (-∞, +∞)，无特定界限，可为正、负或零。\n3. **欧几里得距离**：范围为 [0, +∞)，最小值为 0（表示重合），无上限。","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fhenomis\u002Flingoose\u002Fissues\u002F116",[145,150,155,159,164,169,174,179,184,189,194,199,204,209,214,219,224,229,233,238],{"id":146,"version":147,"summary_zh":148,"released_at":149},222971,"v0.3.0","## 变更内容\n* v0.3.0 由 @henomis 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fhenomis\u002Flingoose\u002Fpull\u002F221 中发布\n* @ollyw 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fhenomis\u002Flingoose\u002Fpull\u002F219 中修复了 Pgvector 的向量嵌入问题\n* @henomis 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fhenomis\u002Flingoose\u002Fpull\u002F222 中修正了一个拼写错误\n\n## 新贡献者\n* @ollyw 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fhenomis\u002Flingoose\u002Fpull\u002F219 中完成了首次贡献\n\n**完整变更日志**: https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fhenomis\u002Flingoose\u002Fcompare\u002Fv0.2.0...v0.3.0","2024-11-02T17:42:35",{"id":151,"version":152,"summary_zh":153,"released_at":154},222972,"v0.2.1-alpha.2","## 变更内容\n* 由 @henomis 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fhenomis\u002Flingoose\u002Fpull\u002F199 中添加了 OpenAI 响应类型\n\n\n**完整变更日志**: https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fhenomis\u002Flingoose\u002Fcompare\u002Fv0.2.0-alpha.1...v0.2.1-alpha.2","2024-09-10T16:50:21",{"id":156,"version":157,"summary_zh":76,"released_at":158},222973,"v0.2.1-alpha.1","2024-06-28T14:00:51",{"id":160,"version":161,"summary_zh":162,"released_at":163},222984,"v0.0.13-alpha.1","## What's Changed\r\n* Fix QA pipeline missing initialization in WithPrompt by @henomis in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fhenomis\u002Flingoose\u002Fpull\u002F150\r\n\r\n\r\n**Full Changelog**: https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fhenomis\u002Flingoose\u002Fcompare\u002Fv0.0.12...v0.0.13-alpha.1","2023-11-08T09:00:53",{"id":165,"version":166,"summary_zh":167,"released_at":168},222985,"v0.0.12","## What's Changed\r\n* chore Implement index engines by @henomis in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fhenomis\u002Flingoose\u002Fpull\u002F138\r\n* chore Implement milvus db by @henomis in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fhenomis\u002Flingoose\u002Fpull\u002F139\r\n* fix linting by @henomis in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fhenomis\u002Flingoose\u002Fpull\u002F142\r\n* Feat Add index insert data callback by @henomis in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fhenomis\u002Flingoose\u002Fpull\u002F144\r\n* Feat Add redis as vector database by @henomis in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fhenomis\u002Flingoose\u002Fpull\u002F145\r\n* Feat Implement postgres as vector storage by @henomis in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fhenomis\u002Flingoose\u002Fpull\u002F146\r\n* chore Add default index options getter by @henomis in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fhenomis\u002Flingoose\u002Fpull\u002F147\r\n\r\n\r\n**Full Changelog**: https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fhenomis\u002Flingoose\u002Fcompare\u002Fv0.0.11...v0.0.12","2023-11-05T16:17:08",{"id":170,"version":171,"summary_zh":172,"released_at":173},222986,"v0.0.12-alpha.1","## What's Changed\r\n* chore Implement index engines by @henomis in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fhenomis\u002Flingoose\u002Fpull\u002F138\r\n* chore Implement milvus db by @henomis in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fhenomis\u002Flingoose\u002Fpull\u002F139\r\n* fix linting by @henomis in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fhenomis\u002Flingoose\u002Fpull\u002F142\r\n* Feat Add index insert data callback by @henomis in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fhenomis\u002Flingoose\u002Fpull\u002F144\r\n* Feat Add redis as vector database by @henomis in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fhenomis\u002Flingoose\u002Fpull\u002F145\r\n* Feat Implement postgres as vector storage by @henomis in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fhenomis\u002Flingoose\u002Fpull\u002F146\r\n\r\n\r\n**Full Changelog**: https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fhenomis\u002Flingoose\u002Fcompare\u002Fv0.0.11...v0.0.12-alpha.1","2023-11-02T20:39:22",{"id":175,"version":176,"summary_zh":177,"released_at":178},222974,"v0.2.0","## 变更内容\n* 修复：由 @henomis 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fhenomis\u002Flingoose\u002Fpull\u002F188 中修复了 Groq API 密钥的环境变量问题。\n* 修复流式处理中的函数调用问题：由 @akshaylb 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fhenomis\u002Flingoose\u002Fpull\u002F169 中完成。\n* 添加观察者功能：由 @henomis 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fhenomis\u002Flingoose\u002Fpull\u002F190 中实现。\n* 将观察者功能添加到所有大模型中：由 @henomis 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fhenomis\u002Flingoose\u002Fpull\u002F191 中完成。\n* 更新 OpenAI 模型列表：由 @henomis 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fhenomis\u002Flingoose\u002Fpull\u002F192 中完成。\n* 更新 README，添加博客文章链接：由 @henomis 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fhenomis\u002Flingoose\u002Fpull\u002F193 中完成。\n* 重构观察者功能：由 @henomis 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fhenomis\u002Flingoose\u002Fpull\u002F194 中完成。\n* 实现嵌入向量观察者功能：由 @henomis 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fhenomis\u002Flingoose\u002Fpull\u002F195 中实现。\n* 实现助手和 RAG 观察者跨度：由 @henomis 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fhenomis\u002Flingoose\u002Fpull\u002F196 中完成。\n* 将观察者存储在上下文中：由 @henomis 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fhenomis\u002Flingoose\u002Fpull\u002F197 中完成。\n* 更新 DALL-E 的 OpenAI 支持：由 @henomis 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fhenomis\u002Flingoose\u002Fpull\u002F198 中完成。\n* 添加 OpenAI 响应类型：由 @henomis 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fhenomis\u002Flingoose\u002Fpull\u002F199 中完成。\n\n## 新贡献者\n* @akshaylb 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fhenomis\u002Flingoose\u002Fpull\u002F169 中完成了他们的首次贡献。\n\n**完整变更日志**：https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fhenomis\u002Flingoose\u002Fcompare\u002Fv0.1.2...v0.2.0","2024-05-20T06:36:57",{"id":180,"version":181,"summary_zh":182,"released_at":183},222975,"v0.2.0-alpha.1","## 变更内容\n* 修复：由 @henomis 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fhenomis\u002Flingoose\u002Fpull\u002F188 中修复了 Groq API 密钥的环境变量问题。\n* 修复流式处理中的函数调用问题：由 @akshaylb 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fhenomis\u002Flingoose\u002Fpull\u002F169 中完成。\n* 添加观察者功能：由 @henomis 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fhenomis\u002Flingoose\u002Fpull\u002F190 中实现。\n* 将观察者功能添加到所有大模型中：由 @henomis 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fhenomis\u002Flingoose\u002Fpull\u002F191 中完成。\n* 更新 OpenAI 模型列表：由 @henomis 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fhenomis\u002Flingoose\u002Fpull\u002F192 中完成。\n* 更新 README，新增博客文章链接：由 @henomis 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fhenomis\u002Flingoose\u002Fpull\u002F193 中完成。\n* 重构观察者功能：由 @henomis 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fhenomis\u002Flingoose\u002Fpull\u002F194 中完成。\n* 实现嵌入向量观察者功能：由 @henomis 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fhenomis\u002Flingoose\u002Fpull\u002F195 中完成。\n* 实现助手和 RAG 观察者跨度：由 @henomis 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fhenomis\u002Flingoose\u002Fpull\u002F196 中完成。\n* 将观察者存储在上下文中：由 @henomis 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fhenomis\u002Flingoose\u002Fpull\u002F197 中完成。\n* 更新 DALL-E 的 OpenAI 支持：由 @henomis 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fhenomis\u002Flingoose\u002Fpull\u002F198 中完成。\n\n## 新贡献者\n* @akshaylb 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fhenomis\u002Flingoose\u002Fpull\u002F169 中完成了首次贡献。\n\n**完整变更日志**：https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fhenomis\u002Flingoose\u002Fcompare\u002Fv0.1.2...v0.2.0-alpha.1","2024-05-18T17:06:37",{"id":185,"version":186,"summary_zh":187,"released_at":188},222976,"v0.1.2","## 变更内容\n* feat: 增加 Anthropic 支持，由 @henomis 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fhenomis\u002Flingoose\u002Fpull\u002F178 中实现\n* 移动遗留代码，由 @henomis 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fhenomis\u002Flingoose\u002Fpull\u002F179 中完成\n* 添加 Voyage 嵌入和重排序功能，由 @henomis 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fhenomis\u002Flingoose\u002Fpull\u002F180 中实现\n* 整理重构遗留代码和文档，由 @henomis 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fhenomis\u002Flingoose\u002Fpull\u002F182 中完成\n* 修复文档，由 @henomis 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fhenomis\u002Flingoose\u002Fpull\u002F183 中完成\n\n\n**完整变更日志**: https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fhenomis\u002Flingoose\u002Fcompare\u002Fv0.1.1...v0.1.2","2024-03-26T14:49:38",{"id":190,"version":191,"summary_zh":192,"released_at":193},222977,"v0.1.2-beta.1","## 变更内容\n* 功能：@henomis 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fhenomis\u002Flingoose\u002Fpull\u002F178 中添加了对 Anthropic 的支持\n* 重构：@henomis 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fhenomis\u002Flingoose\u002Fpull\u002F179 中移动了遗留代码\n* 新增：@henomis 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fhenomis\u002Flingoose\u002Fpull\u002F180 中添加了 Voyage 嵌入和重排序功能\n* 维护：@henomis 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fhenomis\u002Flingoose\u002Fpull\u002F182 中重构了遗留代码并更新了文档\n\n\n**完整变更日志**：https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fhenomis\u002Flingoose\u002Fcompare\u002Fv0.1.1...v0.1.2-beta.1","2024-03-15T14:41:00",{"id":195,"version":196,"summary_zh":197,"released_at":198},222978,"v0.1.1","## 变更内容\n* 由 @henomis 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fhenomis\u002Flingoose\u002Fpull\u002F163 中更新了 README\n* 由 @henomis 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fhenomis\u002Flingoose\u002Fpull\u002F164 中修复了问题\n* 杂项：为助手赋予身份，由 @henomis 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fhenomis\u002Flingoose\u002Fpull\u002F171 中完成\n* 杂项：添加 Groq 支持，由 @henomis 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fhenomis\u002Flingoose\u002Fpull\u002F172 中完成\n* 杂项：添加子文档 RAG 功能，由 @henomis 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fhenomis\u002Flingoose\u002Fpull\u002F173 中完成\n* 杂项：添加 LocalAI 和 Groq 的 LLM 封装，由 @henomis 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fhenomis\u002Flingoose\u002Fpull\u002F174 中完成\n* 杂项：添加 QA Linglet 功能，由 @henomis 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fhenomis\u002Flingoose\u002Fpull\u002F175 中完成\n* 发布 v0.1.1 版本，由 @henomis 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fhenomis\u002Flingoose\u002Fpull\u002F176 中完成\n\n\n**完整变更日志**：https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fhenomis\u002Flingoose\u002Fcompare\u002Fv0.1.0...v0.1.1","2024-03-08T07:34:03",{"id":200,"version":201,"summary_zh":202,"released_at":203},222979,"v0.1.1-beta.1","## 变更内容\n* 由 @henomis 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fhenomis\u002Flingoose\u002Fpull\u002F163 中更新了 README\n* 由 @henomis 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fhenomis\u002Flingoose\u002Fpull\u002F164 中修复了问题\n* 杂项：为助手赋予身份，由 @henomis 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fhenomis\u002Flingoose\u002Fpull\u002F171 中完成\n* 杂项：添加 Groq 支持，由 @henomis 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fhenomis\u002Flingoose\u002Fpull\u002F172 中完成\n* 杂项：添加子文档 RAG 功能，由 @henomis 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fhenomis\u002Flingoose\u002Fpull\u002F173 中完成\n* 杂项：添加 LocalAI 和 Groq 的 LLM 封装，由 @henomis 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fhenomis\u002Flingoose\u002Fpull\u002F174 中完成\n* 杂项：添加 QA Linglet 功能，由 @henomis 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fhenomis\u002Flingoose\u002Fpull\u002F175 中完成\n* 发布 v0.1.1 版本，由 @henomis 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fhenomis\u002Flingoose\u002Fpull\u002F176 中完成\n\n\n**完整变更日志**：https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fhenomis\u002Flingoose\u002Fcompare\u002Fv0.1.0...v0.1.1-beta.1","2024-03-08T07:30:42",{"id":205,"version":206,"summary_zh":207,"released_at":208},222980,"v0.1.0","## 变更内容\n* 修复 QA 流程中 WithPrompt 缺少初始化的问题，由 @henomis 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fhenomis\u002Flingoose\u002Fpull\u002F150 中完成\n* 新特性：添加 drop 和 delete 方法，由 @henomis 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fhenomis\u002Flingoose\u002Fpull\u002F153 中完成\n* 构建优化：使用 OpenAI 工具，由 @henomis 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fhenomis\u002Flingoose\u002Fpull\u002F156 中完成\n* 构建优化：增加对 Hugging Face 文生图模型的支持，由 @henomis 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fhenomis\u002Flingoose\u002Fpull\u002F157 中完成\n* 新特性：实现 Lingoose 线程功能，由 @henomis 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fhenomis\u002Flingoose\u002Fpull\u002F158 中完成\n\n\n**完整变更日志**：https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fhenomis\u002Flingoose\u002Fcompare\u002Fv0.0.12...v0.1.0","2024-02-05T08:28:37",{"id":210,"version":211,"summary_zh":212,"released_at":213},222981,"v0.1.0-beta.1","**完整更新日志**: https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fhenomis\u002Flingoose\u002Fcompare\u002Fv0.0.13-alpha.3...v0.1.0-beta.1","2024-02-05T08:22:15",{"id":215,"version":216,"summary_zh":217,"released_at":218},222982,"v0.0.13-alpha.3","## What's Changed\r\n* Chore Add HF text to image models support by @henomis in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fhenomis\u002Flingoose\u002Fpull\u002F157\r\n\r\n\r\n**Full Changelog**: https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fhenomis\u002Flingoose\u002Fcompare\u002Fv0.0.13-alpha.2...v0.0.13-alpha.3","2024-02-02T09:01:23",{"id":220,"version":221,"summary_zh":222,"released_at":223},222983,"v0.0.13-alpha.2","## What's Changed\r\n* feat: add drop and delete methods by @henomis in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fhenomis\u002Flingoose\u002Fpull\u002F153\r\n* chore: use openai tools by @henomis in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fhenomis\u002Flingoose\u002Fpull\u002F156\r\n\r\n\r\n**Full Changelog**: https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fhenomis\u002Flingoose\u002Fcompare\u002Fv0.0.13-alpha.1...v0.0.13-alpha.2","2023-12-17T15:32:52",{"id":225,"version":226,"summary_zh":227,"released_at":228},222987,"v0.0.11","## What's Changed\r\n* chore: fix README example by @henomis in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fhenomis\u002Flingoose\u002Fpull\u002F117\r\n* chore: refactor readme by @henomis in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fhenomis\u002Flingoose\u002Fpull\u002F118\r\n* Chore Add custom http client support to HF api by @henomis in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fhenomis\u002Flingoose\u002Fpull\u002F122\r\n* Chore Fix load() in SimpleVectorIndex by @henomis in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fhenomis\u002Flingoose\u002Fpull\u002F123\r\n* Fix huggingface llm verbosity by @henomis in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fhenomis\u002Flingoose\u002Fpull\u002F124\r\n* feat: add the validate for DirectoryLoader by @FlyingDuck in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fhenomis\u002Flingoose\u002Fpull\u002F119\r\n* chore: refactor simpleVectorStorage by @henomis in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fhenomis\u002Flingoose\u002Fpull\u002F126\r\n* Chore Refactor similarity search results by @henomis in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fhenomis\u002Flingoose\u002Fpull\u002F127\r\n* Chore\u002F116 refactor indexes Query and Search by @henomis in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fhenomis\u002Flingoose\u002Fpull\u002F128\r\n* chore Add an index method to insert a vector by @henomis in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fhenomis\u002Flingoose\u002Fpull\u002F129\r\n* feat: implement llm cache by @henomis in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fhenomis\u002Flingoose\u002Fpull\u002F131\r\n* Chore Lint code by @henomis in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fhenomis\u002Flingoose\u002Fpull\u002F133\r\n* Feat Add new QA pipeline mode refine by @henomis in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fhenomis\u002Flingoose\u002Fpull\u002F134\r\n* Fix filtering and ordering indexes search results by @henomis in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fhenomis\u002Flingoose\u002Fpull\u002F135\r\n\r\n## New Contributors\r\n* @FlyingDuck made their first contribution in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fhenomis\u002Flingoose\u002Fpull\u002F119\r\n\r\n**Full Changelog**: 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DirectoryLoader by @FlyingDuck in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fhenomis\u002Flingoose\u002Fpull\u002F119\r\n\r\n## New Contributors\r\n* @FlyingDuck made their first contribution in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fhenomis\u002Flingoose\u002Fpull\u002F119\r\n\r\n**Full Changelog**: https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fhenomis\u002Flingoose\u002Fcompare\u002Fv0.0.10...v0.0.11-alpha1","2023-09-06T15:38:52",{"id":239,"version":240,"summary_zh":241,"released_at":242},222990,"v0.0.10","## What's Changed\r\n* feat: update qdrantgo and pineconego by @henomis in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fhenomis\u002Flingoose\u002Fpull\u002F104\r\n* chore: implement cohere LLM by @henomis in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fhenomis\u002Flingoose\u002Fpull\u002F103\r\n* Feat Add llm batch completion by @henomis in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fhenomis\u002Flingoose\u002Fpull\u002F105\r\n* Feat Add Cohere Rerank by @henomis in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fhenomis\u002Flingoose\u002Fpull\u002F106\r\n* Add Document methods and improve rerank by @henomis in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fhenomis\u002Flingoose\u002Fpull\u002F107\r\n* Feat Add cohere embeddings by @henomis in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fhenomis\u002Flingoose\u002Fpull\u002F108\r\n* chore: refactor and document by @henomis in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fhenomis\u002Flingoose\u002Fpull\u002F109\r\n* chore: add localai example by @henomis in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fhenomis\u002Flingoose\u002Fpull\u002F111\r\n\r\n\r\n**Full Changelog**: https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fhenomis\u002Flingoose\u002Fcompare\u002Fv0.0.9...v0.0.10","2023-08-22T06:39:35"]