产品库

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。

终端中的个人AI助手，具备本地工具。

gptme是一个运行在终端的个人AI助手，它装备了本地工具，可以编写代码、使用终端、浏览网页、视觉识别等。它是一个不受软件、互联网访问、超时或隐私问题限制的ChatGPT“代码解释器”的本地替代方案。

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。

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。

开源AI搜索引擎，支持本地或云LLMs。

Farfalle是一个开源的AI驱动搜索引擎，它允许用户运行本地大型语言模型(LLMs)或使用云模型。它是基于Perplexity克隆的，可以与多种技术栈集成，如Next.js前端、FastAPI后端、Tavily搜索API等。它还提供了自定义设置的文档和演示视频，以帮助用户快速开始。

基于 LLM 大语言模型的知识库问答系统。

MaxKB 是一款基于 LLM 大语言模型的知识库问答系统，旨在成为企业的最强大脑。支持文档上传、自动爬取在线文档，智能问答交互体验好。支持快速嵌入到第三方业务系统。技术栈包括 Vue.js、Python/Django、Langchain、PostgreSQL/pgvector。

一个快速的AI网关

Portkey的AI网关是应用程序和托管LLM之间的接口。它使用统一的API对OpenAI、Anthropic、Mistral、LLama2、Anyscale、Google Gemini等的API请求进行了优化,从而实现了流畅的路由。该网关快速、轻量,内置重试机制,支持多模型负载均衡,确保应用程序的可靠性和性能。

Visual Studio Code插件,基于GPT-4,帮助编程,提高效率。

Sidekick AI是一个Visual Studio Code的插件,它利用GPT-4的能力,为开发者提供各种支持,比如快速生成代码、检索和修改代码、提出疑问并解答、查找bug等,可以极大提高编程效率。

Sidecar是Aide编辑器的AI大脑，与编辑器协同工作。

Sidecar是为Aide编辑器设计的人工智能插件，它在本地机器上与编辑器一起工作，负责创建提示、与大型语言模型（LLM）通信以及处理它们之间的所有交互。Sidecar的主要优点包括提高编程效率、智能代码补全和集成化的AI辅助开发。它基于Rust语言开发，确保了性能和安全性。Sidecar适用于需要在本地机器上进行高效编程和代码管理的开发者。

在线投诉邮件生成器，一键生成带感的投诉邮件。

Sincerely Karen 是一个在线工具，它允许用户通过填写一些基本信息来生成带有额外讽刺和幽默感的投诉邮件。这个工具使用OpenAI的API来处理数据，为用户提供一种轻松有趣的方式表达不满。产品背景信息显示，它是为了信息娱乐目的而设计的，不构成专业建议。用户在使用时应注意OpenAI的隐私政策，并谨慎使用。

AI内容审核服务，保护下游部署安全。

Mistral Moderation API是Mistral AI推出的内容审核服务，旨在帮助用户检测和过滤不受欢迎的文本内容。该API是Le Chat中使用的审核服务的同一技术，现在对外开放，以便用户可以根据特定的应用和安全标准定制和使用这一工具。该模型是一个基于LLM（大型语言模型）的分类器，能够将文本输入分类到9个预定义的类别中。Mistral AI的这一API支持原生多语言，特别针对阿拉伯语、中文、英语、法语、德语、意大利语、日语、韩语、葡萄牙语、俄语和西班牙语进行了训练。该API的主要优点包括提高审核的可扩展性和鲁棒性，以及通过技术文档提供的详细政策定义和启动指南，帮助用户有效实施系统级的安全防护。

利用LLM读取源代码并提供问题解答

askrepo是一个基于LLM（大型语言模型）的源代码阅读工具，它能够读取Git管理的文本文件内容，发送至Google Gemini API，并根据指定的提示提供问题的答案。该产品代表了自然语言处理和机器学习技术在代码分析领域的应用，其主要优点包括能够理解和解释代码的功能，帮助开发者快速理解新项目或复杂代码库。产品背景信息显示，askrepo适用于需要深入理解代码的场景，尤其是在代码审查和维护阶段。该产品是开源的，可以免费使用。

高精度将图片或PDF转换为Markdown文本或JSON结构化文档的API

pdf-extract-api是一个使用现代OCR技术和Ollama支持的模型将任何文档或图片转换为结构化的JSON或Markdown文本的API。它使用FastAPI构建，并使用Celery进行异步任务处理，Redis用于缓存OCR结果。该API无需云或外部依赖，所有处理都在本地开发或服务器环境中完成，确保数据安全。它支持PDF到Markdown的高精度转换，包括表格数据、数字或数学公式，并且可以使用Ollama支持的模型进行PDF到JSON的转换。此外，该API还支持LLM改进OCR结果，去除PDF中的个人身份信息（PII），以及分布式队列处理和缓存。

国内领先的LLM一站式企业解决方案

Chat Nio是一个国内领先的LLM（Large Language Model）一站式企业解决方案，提供强大的AI集成工具，支持35+主流AI模型，涵盖文本生成、图像创作、音频处理和视频编辑等领域，并支持私有化部署和中转服务。它为开发者、个人用户和企业提供定制化的AI解决方案，包括但不限于多租户令牌分发、计费管理系统、深度集成Midjourney Proxy Plus绘画功能、全方位调用日志记录系统等。Chat Nio以其多功能性、灵活性和易用性，满足企业和团队的多样化需求，帮助他们高效开发和部署AI应用。

开源全栈平台，为打造顶级LLM产品提供支持

Laminar是一个开源的全栈平台，专注于从第一性原理出发进行AI工程。它帮助用户收集、理解和使用数据，以提高大型语言模型（LLM）应用的质量。Laminar支持对文本和图像模型的追踪，并且即将支持音频模型。产品的主要优点包括零开销的可观测性、在线评估、数据集构建和LLM链管理。Laminar完全开源，易于自托管，适合需要构建和管理LLM产品的开发者和团队。

A tool for integrating private data with AI large language models.

Dabarqus是一个Retrieval Augmented Generation（RAG）框架，它允许用户将私有数据实时提供给大型语言模型（LLM）。这个工具通过提供REST API、SDKs和CLI工具，使得用户能够轻松地将各种数据源（如PDF、电子邮件和原始数据）存储到语义索引中，称为“记忆库”。Dabarqus支持LLM风格的提示，使用户能够以简单的方式与记忆库进行交互，而无需构建特殊的查询或学习新的查询语言。此外，Dabarqus还支持多语义索引（记忆库）的创建和使用，使得数据可以根据主题、类别或其他分组方式进行组织。Dabarqus的产品背景信息显示，它旨在简化私有数据与AI语言模型的集成过程，提高数据检索的效率和准确性。

Ortlin是与OpenAI模型和API交互的Web界面。

Ortlin是一个基于Web的图形用户界面，旨在帮助任何人（无论是技术用户还是非技术用户）轻松地与OpenAI的API和底层模型进行交互。它是完全免费且开源的，使用户能够无障碍地利用OpenAI的强大功能。

将GitHub链接转换为适合LLM的格式

GitHub to LLM Converter是一个在线工具，旨在帮助用户将GitHub上的项目、文件或文件夹链接转换成适合大型语言模型（LLM）处理的格式。这一工具对于需要处理大量代码或文档数据的开发者和研究人员来说至关重要，因为它简化了数据准备过程，使得这些数据可以被更高效地用于机器学习或自然语言处理任务。该工具由Skirano开发，提供了一个简洁的用户界面，用户只需输入GitHub链接，即可一键转换，极大地提高了工作效率。

高效的大型语言模型（LLM）研究代码库

Meta Lingua 是一个轻量级、高效的大型语言模型（LLM）训练和推理库，专为研究而设计。它使用了易于修改的PyTorch组件，使得研究人员可以尝试新的架构、损失函数和数据集。该库旨在实现端到端的训练、推理和评估，并提供工具以更好地理解模型的速度和稳定性。尽管Meta Lingua目前仍在开发中，但已经提供了多个示例应用来展示如何使用这个代码库。

全球首款多模态AI代理，搭载OpenAI实时API

TEN Agent 是一款创新的多模态AI代理，它通过集成OpenAI的实时API，为用户提供了一个强大的交互平台。这款产品代表了人工智能在多模态交互领域的最新进展，它不仅能够理解文本信息，还能处理图像和声音等数据类型。TEN Agent 的主要优点在于其高度的集成性和实时性，它能够为用户提供快速、准确的反馈，极大地提高了工作效率和用户体验。产品背景信息显示，TEN Agent 旨在通过先进的AI技术，推动生产力工具的发展，目前处于Beta测试阶段。关于价格和定位，TEN Agent 可能提供免费试用，以吸引早期用户并收集反馈，以便进一步优化产品。

一个全面的Prompt Engineering技术资源库

Prompt Engineering是人工智能领域的前沿技术，它改变了我们与AI技术的交互方式。这个开源项目旨在为初学者和经验丰富的实践者提供一个学习、构建和分享Prompt Engineering技术的平台。该项目包含了从基础到高级的各种示例，旨在促进Prompt Engineering领域的学习、实验和创新。此外，它还鼓励社区成员分享自己的创新技术，共同推动Prompt Engineering技术的发展。

由NVIDIA定制的大型语言模型，提升查询回答的帮助性。

Llama-3.1-Nemotron-70B-Instruct是NVIDIA定制的大型语言模型，专注于提升大型语言模型（LLM）生成回答的帮助性。该模型在多个自动对齐基准测试中表现优异，例如Arena Hard、AlpacaEval 2 LC和GPT-4-Turbo MT-Bench。它通过使用RLHF（特别是REINFORCE算法）、Llama-3.1-Nemotron-70B-Reward和HelpSteer2-Preference提示在Llama-3.1-70B-Instruct模型上进行训练。此模型不仅展示了NVIDIA在提升通用领域指令遵循帮助性方面的技术，还提供了与HuggingFace Transformers代码库兼容的模型转换格式，并可通过NVIDIA的build平台进行免费托管推理。

TypeScript客户端，用于OpenAI的实时语音API。

openai-realtime-api是一个TypeScript客户端，用于与OpenAI的实时语音API进行交互。它提供了强类型的特性，并且是OpenAI官方JavaScript版本的完美替代品。该客户端修复了许多小错误和不一致性，并且完全兼容官方和非官方事件。它支持Node.js、浏览器、Deno、Bun、CF workers等多种环境，并且已发布到NPM。该技术的重要性在于它能够为开发者提供一种更安全、更便捷的方式来集成和使用OpenAI的实时语音功能，特别是在需要处理大量数据和请求时。

一个可以本地与多个PDF文件进行对话的聊天机器人。

rag-chatbot是一个基于人工智能技术的聊天机器人模型，它能够让用户通过自然语言与多个PDF文件进行交互。该模型使用了最新的机器学习技术，如Huggingface和Ollama，来实现对PDF内容的理解和回答生成。它的重要性在于能够处理大量文档信息，为用户提供快速、准确的问答服务。产品背景信息表明，这是一个开源项目，旨在通过技术创新提升文档处理的效率。目前该项目是免费的，主要面向开发者和技术爱好者。

利用OpenAI技术生成与品牌视觉一致的UI代码

Coframe是一个利用人工智能技术进行网站优化和个性化的平台。它通过与OpenAI合作，开发了一种模型，可以生成高质量、视觉上与品牌一致的UI代码。这种技术的主要优点在于能够加速网站优化过程，使网站优化变得更快速、更经济，同时允许进行以前不可能的实验和个性化方法。Coframe的背景信息显示，它已经与OpenAI合作，在其博客上也有相关介绍。产品的价格和定位信息在页面上没有明确说明。

构建LLM应用的框架

LlamaIndex.TS是一个为构建基于大型语言模型（LLM）的应用而设计的框架。它专注于帮助用户摄取、结构化和访问私有或特定领域的数据。这个框架提供了一个自然语言界面，用于连接人类和推断出的数据，使得开发者无需成为机器学习或自然语言处理的专家，也能通过LLM增强其软件功能。LlamaIndex.TS支持Node.js、Vercel Edge Functions和Deno等流行运行时环境。

使用OpenAI实时API与文档进行语音聊天

voice-chat-pdf是一个基于LlamaIndex项目，使用Next.js构建的示例，它通过简单的RAG系统，允许用户通过语音与PDF文档进行交互。这个项目需要OpenAI API密钥来访问实时API，并在项目中生成文档的嵌入向量，以便进行语音交互。它展示了如何将先进的机器学习技术应用于提高文档交互的效率和便捷性。

基于ComfyUI前端开发的LLM工作流节点集合

ComfyUI LLM Party旨在基于ComfyUI前端开发一套完整的LLM工作流节点集合，使用户能够快速便捷地构建自己的LLM工作流，并轻松地将它们集成到现有的图像工作流中。

实时API交互体验平台

realtime-playground是一个基于LiveKit Agents构建的交互式平台，允许用户在浏览器中直接体验OpenAI的实时API。该平台通过集成最新的API技术，为用户提供了一个实验和探索人工智能实时交互能力的场所。

集成Firecrawl的OpenAI实时API控制台

firecrawl-openai-realtime是一个集成了Firecrawl的OpenAI实时API控制台，旨在为开发者提供一个交互式的API参考和检查器。它包括两个实用库，openai/openai-realtime-api-beta作为参考客户端（适用于浏览器和Node.js），以及/src/lib/wavtools，后者允许在浏览器中简单管理音频。该产品是使用create-react-app创建的React项目，并通过Webpack打包。