需求人群:
"Album AI适合摄影爱好者和需要图像知识库的专业人士,他们可以利用这个工具自动管理和检索大量图像数据,同时通过对话形式与图像进行交互,提高工作效率和体验。"
使用场景示例:
摄影爱好者使用Album AI整理和管理个人照片。
设计师利用Album AI作为图像知识库,辅助设计灵感的获取。
内容创作者使用Album AI进行图像搜索和对话,以生成新的创意内容。
产品特色:
自动发现相册中的图像,并使用PgSQL数据库进行存储。
利用GPT-4-o-mini自动生成图像的元数据。
使用OpenAI的Embedding API进行元数据向量化。
提供两种API:搜索API和聊天API。
一键部署到支持Docker容器部署的平台。
开放源代码许可,允许集成和修改。
使用教程:
克隆项目到本地环境。
修改.env.prod文件,配置本地代理和OpenAI API密钥。
构建并运行项目。
在浏览器中访问http://localhost:8080查看演示。
将新照片添加到项目中的images目录,后台将自动识别和向量化元数据。
通过搜索和聊天功能在演示中使用这些照片。
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AI驱动的相册,自动生成图像元数据并与之对话。
Album AI是一个实验性项目,它使用gpt-4o-mini作为视觉模型,自动识别相册中图像文件的元数据,并利用RAG技术实现与相册的对话。它既可以作为传统相册使用,也可以作为图像知识库,辅助大型语言模型进行内容生成。
革命性的检索增强生成系统技术集合。
RAG_Techniques 是一个专注于检索增强生成(Retrieval-Augmented Generation, RAG)系统的技术集合,旨在提升系统的准确性、效率和上下文丰富性。它提供了一个前沿技术的中心,通过社区贡献和协作环境,推动RAG技术的发展和创新。
低代码构建多Agent大模型应用的开发工具
LazyLLM是一个致力于简化人工智能应用构建流程的开发工具,它通过提供低代码的解决方案,使得开发者即使不了解大模型也能轻松组装包含多个Agent的AI应用。LazyLLM支持一键部署所有模块,跨平台兼容,自动进行网格搜索参数优化,以及高效的模型微调,从而提升应用效果。
RAG-based LLM agents的Elo排名工具
RAGElo是一个工具集,使用Elo评分系统帮助选择最佳的基于检索增强生成(RAG)的大型语言模型(LLM)代理。随着生成性LLM在生产中的原型设计和整合变得更加容易,评估仍然是解决方案中最具有挑战性的部分。RAGElo通过比较不同RAG管道和提示对多个问题的答案,计算不同设置的排名,提供了一个良好的概览,了解哪些设置有效,哪些无效。
AI原生数据应用开发框架
DB-GPT是一个开源的AI原生数据应用开发框架,利用AWEL(Agentic Workflow Expression Language)和代理(agent)技术,简化了大型模型应用与数据的结合。它通过多模型管理、Text2SQL效果优化、RAG框架优化、多代理框架协作等技术能力,使企业和开发者能够以更少的代码构建定制化应用。DB-GPT在数据3.0时代,基于模型和数据库,为构建企业级报告分析和业务洞察提供了基础数据智能技术。
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。
简化LLM和RAG模型输出评估,提供对定性指标的洞察
Algomax简化LLM和RAG模型的评估,优化提示开发,并通过直观的仪表板提供对定性指标的独特洞察。我们的评估引擎精确评估LLM,并通过广泛测试确保可靠性。平台提供了全面的定性和定量指标,帮助您更好地理解模型的行为,并提供具体的改进建议。Algomax的用途广泛,适用于各个行业和领域。
AI提示工程师,优化大型语言模型应用
Weavel是一个AI提示工程师,它通过追踪、数据集管理、批量测试和评估等功能,帮助用户优化大型语言模型(LLM)的应用。Weavel与Weavel SDK结合使用,能够自动记录并添加LLM生成的数据到您的数据集中,实现无缝集成和针对特定用例的持续改进。此外,Weavel能够自动生成评估代码,并使用LLM作为复杂任务的公正裁判,简化评估流程,确保准确、细致的性能指标。
开源的RAG基础聊天工具,与文档对话。
kotaemon是一个开源的、基于RAG(Retrieval-Augmented Generation)模型的工具,旨在通过聊天界面与用户文档进行交互。它支持多种语言模型API提供商和本地语言模型,提供了一个干净、可定制的用户界面,适用于终端用户进行文档问答以及开发者构建自己的RAG问答流程。
开发者友好的RAG即服务。
Ragie是一款面向开发者的RAG(Retrieval-Augmented Generation)即服务产品,它通过易于使用的API和SDK,帮助开发者快速启动并实现生成式AI应用。Ragie具备高级功能,如LLM重排、摘要索引、实体提取等,确保提供精确可靠的信息。它还支持与Google Drive、Notion等流行数据源的直接连接,并支持自动同步,保持数据最新。Ragie由Craft Ventures领导,提供简单明了的定价策略,无需设置费用或隐藏成本。
未来派的AI驱动网页爬虫工具。
CyberScraper 2077是一款基于AI的网页爬虫工具,它利用OpenAI和Ollama等大型语言模型(LLM)来智能解析网页内容,提供数据提取服务。这款工具不仅拥有用户友好的图形界面,还支持多种数据导出格式,包括JSON、CSV、HTML、SQL和Excel。此外,它还具备隐形模式,以降低被检测为机器人的风险,以及遵循robots.txt和网站政策的道德爬取特性。
一个适合学习、使用、自主扩展的RAG系统。
Easy-RAG是一个检索增强生成(RAG)系统,它不仅适合学习者了解和掌握RAG技术,同时也便于开发者使用和进行自主扩展。该系统通过集成知识图谱提取解析工具、rerank重新排序机制以及faiss向量数据库等技术,提高了检索效率和生成质量。
一站式数据处理系统,为大型语言模型提供高质量数据。
Data-Juicer 是一个一站式的多模态数据处理系统,旨在为大型语言模型(LLMs)提供更高质量、更丰富、更易消化的数据。它提供了一个系统化和可复用的数据处理库,支持数据与模型的协同开发,通过沙盒实验室实现快速迭代,并提供基于数据和模型的反馈循环、可视化和多维度自动评估等功能,帮助用户更好地理解和改进他们的数据和模型。Data-Juicer 正在积极更新和维护,定期增强和添加更多功能、数据配方和数据集。
一个用于增强LLMs检索增强生成任务的框架
RAGFoundry是一个库,旨在通过在特别创建的RAG增强数据集上微调模型,提高大型语言模型(LLMs)使用外部信息的能力。该库通过参数高效微调(PEFT)帮助用户轻松训练模型,并使用RAG特定指标衡量性能提升。它具有模块化设计,工作流程可通过配置文件自定义。
开源版Anthropic的Claude Artifacts界面
AI Artifacts是一个开源的Anthropic Claude Artifacts界面版本,使用E2B的代码解释器SDK和核心SDK执行AI代码。E2B提供了一个云沙箱来安全地运行AI生成的代码,并可以处理安装库、运行shell命令、运行Python、JavaScript、R以及Nextjs应用程序等。
新一代AI工程师在GitHub上构建
GitHub Models是GitHub推出的新一代AI模型服务,旨在帮助开发者成为AI工程师。它将行业领先的大型和小型语言模型直接集成到GitHub平台,让超过1亿用户能够直接在GitHub上访问和使用这些模型。GitHub Models提供了一个交互式的模型游乐场,用户可以在这里测试不同的提示和模型参数,无需支付费用。此外,GitHub Models与Codespaces和VS Code集成,允许开发者在开发环境中无缝使用这些模型,并通过Azure AI实现生产部署,提供企业级安全和数据隐私保护。
通过GPT等大型语言模型与你的文档对话
IncarnaMind是一个开源项目,旨在通过大型语言模型(LLMs)如GPT、Claude和本地开源LLMs,实现与个人文档(PDF、TXT)的交互对话。该项目利用滑动窗口分块机制和集成检索器,提高查询效率,增强LLMs的准确性。它支持多文档对话问答,突破了单文档限制,并兼容多种文件格式和LLM模型。
AI代理工具集,赋能复杂任务处理。
Composio是一个为AI代理提供高质量工具和集成的平台,它简化了代理的认证、准确性和可靠性问题,使得开发者能够通过一行代码集成多种工具和框架。它支持100多种工具,覆盖了GitHub、Notion、Linear等90多个平台,提供了包括软件操作、操作系统交互、浏览器功能、搜索、软件开发环境(SWE)以及即席代理数据(RAG)等多种功能。Composio还支持六种不同的认证协议,能够显著提高代理调用工具的准确性。此外,Composio可以作为后端服务嵌入到应用程序中,为所有用户和代理管理认证和集成,保持一致的体验。
节省LLM成本,不牺牲质量的框架
RouteLLM是一个用于服务和评估大型语言模型(LLM)路由器的框架。它通过智能路由查询到不同成本和性能的模型,以节省成本同时保持响应质量。它提供了开箱即用的路由器,并在广泛使用的基准测试中显示出高达85%的成本降低和95%的GPT-4性能。
无限令牌,无限制,成本效益高的LLM推理API平台。
Awan LLM是一个提供无限令牌、无限制、成本效益高的LLM(大型语言模型)推理API平台,专为高级用户和开发者设计。它允许用户无限制地发送和接收令牌,直到模型的上下文限制,并且使用LLM模型时没有任何约束或审查。用户只需按月付费,而无需按令牌付费,这大大降低了成本。Awan LLM拥有自己的数据中心和GPU,因此能够提供这种服务。此外,Awan LLM不记录任何提示或生成内容,保护用户隐私。
构建大型语言模型支持的多智能体应用。
AgentScope是一个创新的多智能体平台,旨在赋能开发者使用大规模模型构建多智能体应用。它具有易于使用、高鲁棒性和基于Actor的分布式特性,支持自定义容错控制和重试机制,以增强应用稳定性。
无代码AI驱动的集成平台
fastn是一个无代码、AI驱动的集成平台,旨在帮助开发者通过单一、统一的API连接和编排多个数据源。它通过AI代理创建API,支持即时API组合,无需编码即可实现数据流的连接。fastn的主要优点包括降低成本、加速开发和上市时间、提高可靠性和安全性。它通过实时数据编排、统一数据访问和监控与故障排除等功能,帮助企业构建互联生态系统。
一站式RAG搜索SDK
Korvus是一个基于Postgres构建的搜索SDK,它将整个RAG(检索增强生成)流程统一到单一的数据库查询中。它提供了高性能、可定制的搜索能力,同时最小化了基础设施的考虑。Korvus利用PostgresML的pgml扩展和pgvector扩展,将RAG流程压缩在Postgres内部。它支持多语言SDK,包括Python、JavaScript、Rust和C,允许开发者无缝集成到现有的技术栈中。
快速易用的LLM推理和服务平台
vLLM是一个为大型语言模型(LLM)推理和提供服务的快速、易用且高效的库。它通过使用最新的服务吞吐量技术、高效的内存管理、连续批处理请求、CUDA/HIP图快速模型执行、量化技术、优化的CUDA内核等,提供了高性能的推理服务。vLLM支持与流行的HuggingFace模型无缝集成,支持多种解码算法,包括并行采样、束搜索等,支持张量并行性,适用于分布式推理,支持流式输出,并兼容OpenAI API服务器。此外,vLLM还支持NVIDIA和AMD GPU,以及实验性的前缀缓存和多lora支持。
掌握RAG技术,提升AI生成内容的准确性和相关性。
Retrieval-Augmented Generation (RAG) 是一种前沿技术,通过整合外部知识源来增强生成模型的能力,提高生成内容的质量和可靠性。LangChain是一个强大的框架,专为构建和部署稳健的语言模型应用而设计。本教程系列将提供全面的、分步骤的指南,帮助您使用LangChain实现RAG,从基础RAG流程的介绍开始,逐步深入到查询转换、文档嵌入、路由机制、查询构建、索引策略、检索技术以及生成阶段,最终将所有概念整合到一个实际场景中,展示RAG的强大和灵活性。
集成大型语言模型的SDK
Semantic Kernel是一个集成了大型语言模型(LLMs)如OpenAI、Azure OpenAI和Hugging Face的软件开发工具包(SDK),它允许开发者通过定义可串联的插件,在几行代码内实现与AI的交互。其特色在于能够自动编排AI插件,使用户能够通过LLM生成实现特定目标的计划,并由Semantic Kernel执行该计划。
无需编码,快速构建AI驱动的网页应用
Licode是一个无代码平台,为构建者、企业和创业者提供了一个原生由AI驱动的网页应用创建环境。它允许用户无需编码即可轻松构建SaaS、门户、仪表板、CRM、聊天应用和表单应用。Licode内置了AI功能,用户可以随时随地在应用中启用AI提示,赋予用户即开即用的AI能力。此外,Licode还提供了预构建的UI组件、内置的认证和用户管理系统、与Stripe集成的账单管理、安全的数据库存储以及自定义业务逻辑的动作创建功能。
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