产品库

低代码生成AI应用程序的生成性AI RAG工具包。

create-tsi是一个生成性AI RAG（Retrieval-Augmented Generation）工具包，用于低代码生成AI应用程序。它利用LlamaIndex和T-Systems在Open Telekom Cloud上托管的大型语言模型（LLMs），简化了AI应用程序的创建过程，使其变得快捷、灵活。用户可以使用create-tsi生成聊天机器人、编写代理并针对特定用例进行定制。

100% Java实现的LLM代理和大型行动模型

Tools4AI是100%用Java实现的大型行动模型(LAM),可作为企业Java应用程序的LLM代理。该项目演示了如何将AI与企业工具或外部工具集成,将自然语言提示转换为可执行行为。这些提示可以被称为"行动提示"或"可执行提示"。通过利用AI能力,它简化了用户与复杂系统的交互,提高了生产力和创新能力。

媲美人类护士的医疗护理保健模型

Polaris是由Hippocratic AI 开发的一款高度专注于安全、用于医疗保健的大语言模型（LLM）系统，通过星座架构和专业支持代理组合，能够执行多项医疗相关的复杂任务。产品定位于提供与患者长时间、多轮次的语音对话，并提供专业准确的医疗建议。价格方面，按小时计费，每小时9美元。主要功能包括实时多轮语音对话、医疗信息提供和解释、隐私与合规性检查、药物管理和咨询、实验室与生命体征分析、营养建议、病历和政策查询、患者关系建设等。

轻量级AI代理，基于开源模型的智能助手

AIlice是一个轻量级的AI代理，旨在创建一个类似于JARVIS的自包含人工智能助手。它通过构建一个以大型语言模型（LLM）为核心的“文本计算机”来实现这一目标。AIlice在主题研究、编码、系统管理、文献综述以及超越这些基本能力的复杂混合任务方面表现出色。AIlice利用GPT-4在日常生活中的任务中达到了近乎完美的性能，并正在利用最新的开源模型迈向实际应用。

你是BOSS，AI助手自动执行任务，编写代码，与ChatGPT、GPT4交流 - 免费

Boss Copilot GPT4-128K GPT4-Vision是一款可以帮助创建LLM应用的辅助工具，通过多个能够相互交互的代理人来完成任务。支持AI包括GPT4 128K、GPT4 Vision、ChatGPT、Microsoft Azure AI，支持角色包括工程师、科学家、策划者、执行者、评论家等。提供100多个任务和工作流支持，可根据您的提示指令自定义。

智能手机应用的多模态代理框架

AppAgent是一个基于LLM（大型语言模型）的多模态代理框架，设计用于操作智能手机应用。通过简化的动作空间（如点击和滑动），模仿人类般的互动方式，实现应用操作，无需系统后端访问。代理通过自主探索或观察人类演示学习新应用的使用方法，创建知识库用于执行不同应用中的复杂任务。

将您的API转化为AI代理

Monoid可以将API转化为行动，增强LLMs获取相关上下文并代表用户行动的能力。您可以在几分钟内创建代理，选择基础LLM、代理类型和一些行动。只需提供您的API，选择AI代理控制的参数，以自然语言响应模拟AI代理使用您的API。您还可以与您的代理进行交谈，并在Hub上分享您的行动和代理，帮助创建充满活力的行动和代理网络。

观测、分析和评估AI代理的可观测性和日志平台

LLMonitor是一个为LLM（语言模型）应用提供观测性、分析和测试的平台。它可以记录LLM的调用日志、指标和追踪，支持对话评估和聊天记录回放，帮助优化AI应用的性能和成本控制。LLMonitor提供了日志监控、性能分析、错误追踪、用户对话记录、用户反馈收集等功能。它适用于各种AI开发场景，包括代理人、聊天机器人等。

从人工智能反馈中获得内在动机

Motif 是一个基于 PyTorch 的项目，通过从 LLM（大型语言模型）的偏好中获取奖励函数，训练 AI 代理在 NetHack 上进行。它可以生成与人类行为直觉一致的行为，并且可以通过提示修改进行引导。

Langroid是一个基于Python的轻量级LLM框架

Langroid是一个轻量级、可扩展和原则性的Python框架,可以轻松地构建基于LLM的应用程序。您可以设置代理,为它们配备可选组件(LLM、向量存储和方法),分配它们任务,并让他们通过交换消息协作解决问题。这个多代理范例的灵感来自Actor框架(但您不需要了解任何关于这个的知识!)。Langroid提供了一个全新的LLM应用程序开发方式,在简化开发人员体验方面进行了深思熟虑;它不使用Langchain。我们欢迎贡献--请参阅贡献文档以获取贡献想法。

构建应用程序的LLM通过组合性

LangChain是一个帮助开发人员构建应用程序的库，通过组合性将大型语言模型（LLMs）与其他计算或知识源结合起来。它提供了各种应用场景的端到端示例，包括问题回答、聊天机器人和代理等。LangChain还提供了对LLMs的通用接口、链式调用、数据增强生成、记忆和评估等功能。定价信息请访问官方网站。

下一代LLM申请框架

AutoGen 是一个基于多代理对话框架的下一代大语言模型应用程序。它简化了复杂 LLM 工作流的编排、自动化和优化，最大化了 LLM 模型的性能并克服了其弱点。AutoGen 支持多种复杂对话模式，具有可自定义和可对话的代理，开发人员可以使用 AutoGen 构建各种对话模式。

Sage Towers-用户生成的MMO

Sage Towers是一个用户生成的MMO，使用生成式AI赋予一切力量。通过实时多人语音聊天，生成式智能代理将语音数据转换为文本，通过LLM处理后，使用文本到语音服务回复，整个过程仅需约5秒！定价详见官网。

连接自定义数据源到大型语言模型的数据框架

LlamaIndex是一个简单、灵活的数据框架，用于连接自定义数据源到大型语言模型。它提供了关键工具，用于增强您的LLM应用程序的数据。包括数据摄取、数据索引和查询接口。可以轻松构建强大的终端用户应用程序，如文档问答、数据增强聊天机器人、知识代理、结构化分析等。支持连接非结构化、结构化或半结构化的数据源。

大规模聚合AI和Open API的代码生成工具

GenPen.AI是第一个大规模集成开发环境（IDE），通过无缝聚合访问VLLM和Open API代码生成、序列文档和无代码全代码解决方案，实现高度灵活的代码解决方案。使用该工具可以快速测试多个不同配置的形状，而不是等待几个月才发现设计中的缺陷。自动化GIT/代码/文档，使您的分支保持最新状态。多个狭义AI代理同时使用，代理根据输入进行投票，用户反馈有助于训练我们的投票算法。

创建、测试、部署和扩展AI应用程序的AirOps Studio

AirOps Studio是一个功能强大的工具和工作流程平台，可以帮助用户快速创建、测试、部署和扩展AI应用程序。它提供了基于LLM的工作流程、工具和聊天代理，可用于处理各种任务。AirOps Studio的主要功能包括创建LLM驱动的工作流程、工具和聊天代理，以及快速部署和扩展应用程序。它还提供了丰富的文档和支持，以帮助用户更好地使用和理解平台。AirOps Studio的定价根据用户的使用情况而定，详情请查看官方网站。该产品定位于帮助用户快速创建和部署AI应用程序，提高工作效率。

创建、测试、部署和扩展AI应用的AirOps Studio

AirOps Studio是一个强大的工具和工作流平台，可以将人工智能引入到您最重要的流程中。从创意到生产，速度快，高效便捷。它提供了LLM（语言理解模型）驱动的工作流、工具和聊天代理，能够让您的用户和团队享受到愉悦的体验。

提升大型语言模型解决数学问题的能力

ChatGLM-Math 是一个基于自我批评流程定制的数学问题解决模型，旨在提高大型语言模型（LLMs）在数学问题解决方面的能力。该模型通过训练一个通用的Math-Critique模型来提供反馈信号，并采用拒绝采样微调和直接偏好优化来增强LLM的数学问题解决能力。它在学术数据集和新创建的挑战性数据集MathUserEval上进行了实验，显示出在保持语言能力的同时，显著提升了数学问题解决能力。

Prompto是一个开源的网络应用程序，旨在使与LLM的交互简单高效。

Prompto是一个开源的网页应用程序，旨在使与大型语言模型（LLMs）的交互简单高效。它可以轻松切换不同的LLMs，通过调整温度设置来调整LLM的创造力和风险水平，提供聊天机器人界面和笔记本界面，可以创建常用提示的模板，并且在浏览器中运行，确保流畅响应的体验。所有设置和聊天记录仅存储在浏览器的本地存储中，保护用户隐私。

用于评估其他语言模型的开源工具集

Prometheus-Eval 是一个用于评估大型语言模型（LLM）在生成任务中表现的开源工具集。它提供了一个简单的接口，使用 Prometheus 模型来评估指令和响应对。Prometheus 2 模型支持直接评估（绝对评分）和成对排名（相对评分），能够模拟人类判断和专有的基于语言模型的评估，解决了公平性、可控性和可负担性的问题。

一款私人且离线的AI个人知识管理桌面应用

Reor是一个AI驱动的桌面笔记应用，它通过自动链接相关笔记、回答笔记上的问题、提供语义搜索以及生成AI闪卡来增强个人的知识管理。所有数据本地存储，支持类似Obsidian的Markdown编辑器。Reor项目的核心假设是，思考工具的AI模型应默认在本地运行。它利用了Ollama、Transformers.js和LanceDB等技术，使得大型语言模型（LLM）和嵌入模型能够在本地运行。同时，也支持连接到OpenAI或兼容的API，如Oobabooga。

使用ollama Python客户端与ComfyUI工作流集成的大型语言模型（LLM）

ComfyUI Ollama是为ComfyUI工作流设计的自定义节点，它使用ollama Python客户端，允许用户轻松地将大型语言模型（LLM）集成到他们的工作流程中，或者仅仅是进行GPT实验。这个插件的主要优点在于它提供了与Ollama服务器交互的能力，使得用户可以执行图像查询、通过给定的提示查询LLM，以及使用精细调整参数进行LLM查询，同时保持生成链的上下文。

一种通过大型语言模型引导的模拟到现实世界转移策略，用于获取机器人技能。

DrEureka是一个利用大型语言模型（LLMs）自动化和加速模拟到现实（sim-to-real）设计的方法。它通过物理模拟自动构建合适的奖励函数和领域随机化分布，以支持现实世界中的转移。DrEureka在四足机器人运动和灵巧操作任务上展示了与人工设计相媲美的sim-to-real配置，并能够解决如四足机器人在瑜伽球上平衡和行走等新颖任务，无需人工迭代设计。

构建定制的大型语言模型（LLM）以增强聊天机器人的能力。

ChatRTX 是 NVIDIA 提供的一个用于构建定制大型语言模型（LLM）的平台，旨在提升聊天机器人的智能水平和交互能力。它利用先进的 AI 技术，通过理解自然语言处理（NLP）来提供更加人性化的对话体验。ChatRTX 的主要优点包括高度的可定制性、强大的语言理解能力和高效的交互设计，适合需要高级对话系统的各种商业应用。

基于AI的Python网络爬虫库，自动化提取网页信息。

ScrapeGraphAI是一个使用LLM（大型语言模型）和直接图逻辑来为网站、文档和XML文件创建抓取管道的Python网络爬虫库。用户只需指定想要提取的信息，库就会自动完成这项工作。该库的主要优点在于简化了网络数据抓取的过程，提高了数据提取的效率和准确性。它适用于数据探索和研究目的，但不应被滥用。

使用大型语言模型（LLMs）进行数据清洗和整理的Python库。

databonsai是一个Python库，利用大型语言模型（LLMs）执行数据清洗任务。它提供了一系列工具，包括数据分类、转换和提取，以及对LLM输出的验证，支持批量处理以节省令牌，并且具备重试逻辑以处理速率限制和瞬时错误。

一款基于生物医学数据的8亿参数大型语言模型

Llama-3[8B] Meditron V1.0是一款专为生物医学领域设计的8亿参数的大型语言模型（LLM），在Meta发布Llama-3后24小时内完成微调。该模型在MedQA和MedMCQA等标准基准测试中超越了同参数级别的所有现有开放模型，并且接近70B参数级别医学领域领先的开放模型Llama-2[70B]-Meditron的性能。该工作展示了开放基础模型的创新潜力，是确保资源匮乏地区公平参与访问该技术更大倡议的一部分。

对比中国大模型价格和能力，帮助用户选择合适的大模型服务。

LLMPrice 是一个专门收集国内大模型信息的网站，为提供对比不同大模型能力和价格的平台。用户可以轻松查看各大模型的规格、价格厂商信息，帮助他们选择最适合自己需求的大模型。

下一代本地优先的大型语言模型（LLMs）

anime.gf 是由 moecorp 发起的下一代本地优先的大型语言模型（LLMs），目前正处于积极开发阶段。它代表了一种新兴的本地化和开源的人工智能技术，旨在提供更高效、更个性化的用户体验。

在线聊天机器人竞技场，比较不同语言模型的表现。

LMSYS Chatbot Arena 是一个在线平台，旨在通过用户与匿名聊天机器人模型的互动，对大型语言模型(Large Language Models, LLMs)进行基准测试。该平台收集了超过70万次人类投票，计算出LLM的Elo排行榜，以确定谁是聊天机器人领域的冠军。平台提供了一个研究预览，具有有限的安全措施，可能生成不当内容，因此需要用户遵守特定的使用条款。