产品库

利用知识图谱和文档网络增强语言模型性能

Knowledge Graph RAG 是一个开源的Python库，它通过创建知识图谱和文档网络来增强大型语言模型（LLM）的性能。这个库允许用户通过图谱结构来搜索和关联信息，从而为语言模型提供更丰富的上下文。它主要应用于自然语言处理领域，尤其是在文档检索和信息抽取任务中。

Cohere的生成AI平台使用指南

Cookbooks是Cohere提供的一个在线文档平台，旨在帮助开发者和用户了解如何利用Cohere的生成AI平台构建各种应用。它包含了多种使用案例的指南，如构建代理、集成开源软件、语义搜索、云服务、检索增强生成(RAG)、摘要生成等。这些指南提供了最佳实践，帮助用户最大限度地利用Cohere的模型，并且所有内容都已设置好，准备就绪，供用户开始测试。

基于LLM大模型的开源AI知识库构建平台

FastGPT是一个开源的AI知识库构建平台，提供数据处理、模型调用、RAG检索、可视化AI工作流编排等能力，帮助用户轻松构建复杂的AI应用。它支持特定领域AI客服的构建，自动化数据预处理，工作流编排，以及强大的API集成。FastGPT的优势在于其开源性、独特的QA结构、可视化工作流、无限扩展性、便于调试，并支持多种模型。

开源向量数据库，适用于开发者构建通用AI应用。

Milvus是一个为开发者设计的开源向量数据库，专门用于大规模高维向量的相似性搜索。它支持pip安装，可以与流行的AI开发工具一起使用，并且能够扩展到数十亿个向量。Milvus以其高效的向量相似性搜索能力，帮助开发者构建强大且可扩展的图像检索系统，无论是管理个人照片库还是开发商业图像搜索应用程序，Milvus都提供了一个强大的基础，帮助开发者发掘图像集合中的潜在价值。

一个开源的、增强检索的生成式聊天机器人。

Verba 是一个开源应用程序，旨在提供端到端、流畅且用户友好的检索增强生成（RAG）接口。它结合了最先进的RAG技术和Weaviate的上下文感知数据库，支持本地或通过云部署，可以轻松探索数据集并提取洞见。

开源的先进文本嵌入模型

Snowflake Arctic Embed是一系列基于Apache 2.0许可开源的文本嵌入模型，专为检索用例设计。这些模型在Massive Text Embedding Benchmark (MTEB)检索基准测试中提供了领先的检索性能，为组织在结合专有数据集与大型语言模型（LLMs）进行检索增强生成（RAG）或语义搜索服务时提供了新的优势。这些模型的尺寸从超小型（xs）到大型（l），具有不同的上下文窗口和参数数量，以满足不同企业的延迟、成本和检索性能需求。

企业级RAG优化模型，支持多语言

Command R+是一款先进的RAG优化模型，专为处理企业级工作负载而设计，首次在Microsoft Azure上推出。该模型具有128k令牌上下文窗口，提供最佳性能的先进检索增强生成（RAG）功能，支持10种关键语言的多语言覆盖，以及工具使用功能以自动化复杂的业务流程。定价为Command R+：$3.00/M输入令牌，$15.00/M输出令牌。该产品适用于各种企业场景，如金融、人力资源、销售、营销和客户支持等。

一个新的高效开源大型语言模型标准

DBRX是一个由Databricks的Mosaic研究团队构建的通用大型语言模型(LLM),在标准基准测试中表现优于所有现有开源模型。它采用Mixture-of-Experts (MoE)架构,使用362亿个参数,拥有出色的语言理解、编程、数学和逻辑推理能力。DBRX旨在推动高质量开源LLM的发展,并且便于企业根据自身数据对模型进行定制。Databricks为企业用户提供了交互式使用DBRX、利用其长上下文能力构建检索增强系统,并基于自身数据构建定制DBRX模型的能力。

基于GPT的视频检索和传输代理

StreamRAG是一个开源的视频检索和流媒体代理,使用GPT理解用户的查询意图,并从视频数据库中检索相关视频进行回复。它支持上传和管理视频集合,并通过RESTful API将其发布为ChatGPT技能,以提供语音搜索和响应能力。

开源的 RAG 框架

Embedchain 是一个开源的 RAG 框架，旨在简化 AI 应用的创建和部署。它以 “常规但可配置” 为设计原则，既适用于软件工程师，也适用于机器学习工程师。Embedchain 简化了 RAG 应用的创建过程，提供了一个无缝的管理各种非结构化数据的流程。它可以高效地将数据分成可管理的块，生成相关的嵌入，并将它们存储在矢量数据库中以实现优化的检索。借助各种多样的 API，它使用户能够提取上下文信息、找到精确的答案或参与交互式聊天对话，所有这些都根据他们自己的数据进行定制。

开源视觉基础模型

InternVL通过将ViT模型扩展到60亿参数并与语言模型对齐,构建出目前最大的14B开源视觉基础模型,在视觉感知、跨模态检索、多模态对话等广泛任务上取得了32项state-of-the-art性能。

构建您的AI搜索引擎

Linq是一款超准确的企业级搜索引擎，采用先进的AI技术，确保您始终获得最相关和精准的答案。它还提供直观的GUI，简化复杂数据的组织和检索。您可以快速实现向量搜索，并将多种数据格式整合到一个LLM强化向量搜索中。Linq可以将任何数据转化为可搜索的知识库。

开源代码和库的搜索引擎

kandi是一个开源代码和库的搜索引擎,可以帮助开发者快速找到可重用的库、代码片段和云API,加速应用程序的开发。它拥有超过6.5亿个知识条目,开发者可以通过关键词检索相关函数、代码片段等。

企业级 AI 检索平台

Metal 是一个企业级 AI 检索平台，提供语义搜索、聊天机器人、日志记录和观测等功能。它还支持文件上传和嵌入生成，以及企业级安全和支持。Metal 可广泛应用于企业的 AI 应用开发和数据分析领域。

芯片设计领域自适应大型语言模型

ChipNeMo 是英伟达发布的一个探索将大型语言模型（LLMs）应用于工业芯片设计的项目。与直接使用现成的商业或开源 LLMs 不同，我们采用了定制的分词器、领域自适应的持续预训练、带有领域特定指令的监督微调（SFT）以及领域适应的检索模型等领域自适应技术。

基于LLMs和生成式AI模型的AI产品的基础研究和技术

LMOps是一个基于LLMs和生成式AI模型的AI产品的基础研究和技术。它提供了自动提示优化、Promptist、可扩展的提示、通用提示检索、LLM检索等功能。此外，还包括结构化提示、可扩展的提示、LLM加速器、LLM定制化和理解上下文学习等基本功能。LMOps的链接包括microsoft/unilm和microsoft/torchscale等。它适用于各种场景，如文本到图像生成、长序列提示消耗和扩展提示等。LMOps是一个开源项目，遵循MIT许可证。

汇聚世界知识，创作妙笔生花

百川大模型是一款融合了意图理解、信息检索以及强化学习技术的中英双语大模型。它结合有监督微调与人类意图对齐，在知识问答、文本创作领域表现突出。Baichuan-7B、Baichuan-13B两款开源可免费商用的中文大模型，且在多个权威评测榜单均名列前茅，下载量突破百万。产品定位为提供高质量的语言AI服务，帮助用户轻松、普惠地获取世界知识和专业服务。

开源UI可视化工具，轻松构建定制化的LLM流程

Flowise是一个开源的UI可视化工具，使用LangchainJS编写，用于构建定制化的LLM流程。它支持快速构建LLM应用程序，并提供可扩展的组件集成。Flowise可以用于构建LLM链、问答检索链、语言翻译链等多种应用场景。它是一个免费的开源项目，适用于商业和个人使用。

云端第二大脑，轻松存储和检索非结构化信息

Quivr是你的云端第二大脑，旨在轻松存储和检索非结构化信息。它可以处理几乎任何类型的数据，包括文本、图像、代码片段等。Quivr以速度和效率为核心设计，确保快速访问你的数据。同时，它是开源的，完全免费使用。Quivr的主要功能包括：存储和检索非结构化信息、快速高效、安全可靠。Quivr适用于各种使用场景，包括个人知识管理、项目管理、学习笔记等。

首个开源聊天GPT

OpenChatKit是一个开源项目，为各种应用提供了创建专用和通用聊天机器人的强大基础。它包括指导调优的大型语言模型、自定义调优模板、可扩展的检索系统、内容过滤模型等。OpenChatKit可以处理对话、问答、分类、提取、摘要等各种自然语言任务。它基于Together、LAION和Ontocord创建的OIG-43M数据集进行训练。

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。

IBM开源的一系列代码生成模型，旨在简化编程过程。

IBM Research 开源的Granite代码模型家族，目标是让编程尽可能简单化，服务于尽可能多的开发者。这些模型通过AI技术，帮助开发者提高编写、测试、调试和发布可靠软件的效率，支持从旧版语言到现代企业级语言的代码转换，以及基于自然语言指令的代码编写。

为企业提供开源、灵活的AI模型开发、测试和运行平台。

Red Hat Enterprise Linux AI 是一个基于开源的模型平台，旨在无缝地开发、测试和运行企业级应用的大型语言模型（LLMs）。它结合了开源许可的IBM Granite LLMs、InstructLab模型对齐工具、Red Hat Enterprise Linux的可启动镜像以及Red Hat提供的技术支持和模型知识产权保障。该平台支持跨混合云环境的可移植性，并能与Red Hat OpenShift® AI集成，进一步推进企业AI开发、数据管理和模型治理。

开源基础模型，用于代码智能任务，支持116种编程语言。

Granite Code Models 是 IBM 开发的一系列开源基础模型，专为代码生成任务设计，如修复错误、解释代码、文档化代码等。这些模型在多种编程语言上进行了训练，并在不同的代码相关任务上达到了最先进的性能。主要优点包括全面的性能、企业级的信任度以及遵循 IBM 的 AI 伦理原则进行训练。

高效的企业级人工智能模型，低成本实现高质量定制模型。

Snowflake Arctic 是一款专为企业级人工智能任务设计的大规模语言模型（LLM），它在 SQL 生成、编码以及指令遵循等基准测试中表现出色，即使与计算预算更高的开源模型相比也毫不逊色。Arctic 通过其高效的训练和推理，为 Snowflake 客户以及广大 AI 社区提供了一种成本效益极高的定制模型创建方式。此外，Arctic 采用 Apache 2.0 许可，提供无门槛的权重和代码访问，并通过开源数据配方和研究洞察，进一步推动了社区的开放性和成本效益。

aiXcoder-7B，百亿级代码大模型

aiXcoder-7B是一个拥有70亿参数的代码大模型，专为企业级软件开发设计。其性能超越340亿参数的Codellama模型，在真实开发场景下表现卓越。支持算法题和多文件复杂代码场景，生成完整代码块、偏好短小代码，提升维护成本、代码质量。开源且可私有化部署。

你的工程师智能助手

GeniA 是你团队中的全球最顶尖工程师，100% 开源，由工程师为工程师精心打造。它嵌入在你的日常和生产环境中，采用企业级工程工具，在最严格的安全标准下构建。你可以将 GeniA 集成到你的 Slack 频道中，无论你遇到什么问题，只需将问题转发给 GeniA 即可。

智能卖货主播大模型，提升销售效率，增强购物体验。

Streamer-Sales 销冠是一个基于大语言模型的智能卖货主播系统，它能够根据商品特点从激发用户购买意愿的角度出发进行商品解说。该模型在 InternLM2 的基础上通过指令微调而来，集成了 LMDeploy 加速推理，支持 ASR 语音生成文字，RAG 检索增强生成，Agent 网络查询等功能，并通过 TTS 技术生成带有感情的语音，最终生成主播数字人视频，为商品解说提供全方位的技术支持。

文件管理革新，标签树助力高效组织

Ritt是一款创新的文件管理桌面客户端，通过标签树技术，帮助用户以前所未有的速度和精确度组织和检索图片、视频和其他文件。它具有易用的标签系统、标签交集搜索、云同步、高级搜索、链接创建、AI自动标签等先进功能，极大提升了用户的专注度、效率和清晰度。Ritt注重用户隐私，不收集任何用户信息或数据。