推荐 3 个火火火火火的 GitHub 项目

本期推荐开源项目目录：

1. 扩展 HTML 能力的工具

2. 轻量级的笔记服务

3. 优化语言模型提示和权重的框架

01

扩展 HTML 能力的工具

htmx 的核心理念是扩展 HTML 的能力，让开发者不仅限于使用 和 <form> 标签来发起 HTTP 请求，也不仅限于通过点击（click）和提交（submit）事件来触发这些请求。它打破了传统的限制，比如只能使用 GET 和 POST 方法，或者只能替换整个屏幕的内容。

开源地址：https://github.com/bigskysoftware/htmx

02

轻量级的笔记服务

这个开源项目名为 "memos"，它是一个注重隐私、轻量级的笔记服务，旨在帮助用户轻松捕捉并分享他们的想法。

项目的几个关键特点包括：

• 开源且永久免费：memos 是一个开源解决方案，承诺现在和将来都是免费的，鼓励用户无界限地发挥创造力。
• 支持 Docker 自托管：用户可以在几秒钟内通过 Docker 部署 memos，享受 Docker 提供的灵活性、可扩展性和易于设置的优势，同时完全控制自己的数据和隐私。
• 支持 Markdown 的纯文本：memos 支持 Markdown，鼓励用户采用简约的方式进行笔记，减少富文本格式带来的心智负担。
• 自定义和无缝分享笔记：memos 提供直观的分享功能，使用户可以轻松地与他人协作和分发笔记。
• 提供 RESTful API 以支持第三方服务：memos 支持 RESTful API，允许用户将笔记服务集成到其他应用程序中，开启新的可能性。

开源地址：https://github.com/usememos/memos

03

优化语言模型提示和权重的框架

DSPy 是一个旨在算法优化语言模型（LM）提示（prompts）和权重的框架，特别是在语言模型在流水线中被使用一次或多次的情况下。

在没有 DSPy 的情况下，如果你想用语言模型构建一个复杂的系统，你通常需要经历以下步骤：

(1) 将问题分解成多个步骤

(2) 精心设计提示，直到每个步骤都能独立运行良好

(3) 调整步骤使它们能够协同工作

(4) 生成合成示例来调整每个步骤，以及 使用这些示例来微调小型语言模型以降低成本。

目前，这个过程是困难且混乱的：每当你改变流水线、语言模型或数据时，所有的提示（或微调步骤）可能都需要改变。

为了使这个过程更加系统化并且更加强大，DSPy 做了两件事。

首先，它将程序的流程（模块）与每个步骤的参数（LM 提示和权重）分离。

其次，DSPy 引入了新的优化器，这些优化器是由 LM 驱动的算法，可以根据你想要最大化的指标来调整 LM 调用的提示和/或权重。

开源地址：https://github.com/stanfordnlp/dspy

历史盘点

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地址：https://github.com/Wechat-ggGitHub/Awesome-GitHub-Repo

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