需求人群:
"Helicone AI的目标受众是追求高效日志记录、监控和调试的开发者和公司。它适合需要快速分析和优化系统性能的技术团队,以及希望在不影响生产环境的前提下进行新功能测试的开发者。"
使用场景示例:
开发者利用Helicone AI进行日志记录和监控,优化核心系统性能。
公司使用Helicone AI的即时分析功能监控服务延迟和成本。
技术团队通过Helicone AI的风险无忧实验功能,在不影响生产环境的情况下测试新的提示。
产品特色:
即时分析:获取关于延迟、成本、首次令牌时间的详细指标
提示管理:包括提示版本控制、测试和模板功能
99.99%的高可用性:通过Cloudflare Workers保持低延迟和高可靠性
可扩展性:比竞争对手更可扩展,支持百万级日志的读写
风险无忧实验:在不影响生产数据的情况下评估新提示的输出
无需SDK:通过添加头部信息即可访问所有Helicone AI功能
使用教程:
1. 访问Helicone AI官网并注册或升级账户以获取信用额度。
2. 选择您喜欢的集成和提供商,例如OpenAI、Azure等。
3. 根据文档指引,通过添加必要的头部信息,将Helicone AI集成到您的项目中。
4. 使用Helicone AI的功能,如即时分析、提示管理和用户反馈,来优化您的应用程序。
5. 利用Helicone AI的高可用性和可扩展性,确保应用程序在生产环境中的稳定性和性能。
6. 通过Helicone AI的社区或Discord频道获取支持和进一步的定制服务。
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开发者日志监控与调试的开源平台
Helicone AI是一个为开发者设计的开源平台,专注于日志记录、监控和调试。它具备毫秒级延迟影响、100%日志覆盖率和行业领先的查询时间,是为生产级工作负载设计的。平台通过Cloudflare Workers实现低延迟和高可靠性,并支持风险无忧的实验,无需安装SDK,仅需添加头部信息即可访问所有功能。
开源的RAG应用日志工具
RAG-logger是一个为检索增强生成(Retrieval-Augmented Generation, RAG)应用设计的开源日志工具。它是一个轻量级的、针对RAG特定日志需求的开源替代方案,专注于为RAG应用提供全面的日志记录功能,包括查询跟踪、检索结果记录、LLM交互记录以及逐步性能监控。它采用基于JSON的日志格式,支持每日日志组织、自动文件管理和元数据丰富化。RAG-logger以其开源、轻量级和专注于RAG应用的特性,为开发者提供了一个有效的工具来监控和分析RAG应用的性能。
AI语音代理测试与可观测性平台
fixa是一个专注于AI语音代理测试与可观测性的平台,旨在帮助开发者和企业快速发现并修复语音代理中的问题。通过自动化测试、生产监控和错误检测等功能,确保语音代理的稳定性和可靠性。该平台由Y Combinator资助,提供简单透明的定价策略,适合不同规模的企业使用。
开源的GenAI应用网关,快速构建个性化的AI应用
Arch是一个开源的网关,专为处理提示(prompts)而设计,它利用快速的大型语言模型(LLMs)来处理提示,并与后端系统无缝集成。Arch基于Envoy构建,支持任何应用程序语言,并提供快速部署和透明升级。它提供了包括流量管理、前端/边缘网关、监控和端到端追踪在内的多种功能,帮助开发者构建快速、健壮和个性化的GenAI应用。
AI可观测性和机器学习监控平台
Evidently AI是一个开源的Python库,用于监控机器学习模型,支持从RAGs到AI助手的LLM驱动产品的评估。它提供了数据漂移、数据质量和生产ML模型性能的监控,拥有超过2000万的下载量和5000+的GitHub星标,是机器学习领域中一个值得信赖的监控工具。
开源监控工具,提升LLM应用性能。
Langtrace是一个开源的可观测性工具,用于收集和分析追踪和指标,帮助提升大型语言模型(LLM)应用的性能。它支持OpenTelemetry标准追踪,可自我托管,避免供应商锁定。Langtrace提供端到端的可观测性,帮助用户全面了解整个机器学习流程,包括RAG或微调模型。此外,Langtrace还支持建立反馈循环,通过追踪的LLM交互创建黄金数据集,不断测试和增强AI应用。
用于提示工程的开源可视化编程环境
ChainForge是一款开源的可视化编程环境,专注于提示工程。它可以让你评估提示和文本生成模型的稳健性,超越了简单的案例证据。我们认为,提示多个大型语言模型、比较它们的响应并测试关于它们的假设,应该不仅容易,而且有趣。ChainForge提供了一套工具,以最小的努力评估和可视化提示(和模型)的质量。换句话说,它旨在让大型语言模型的评估变得简单。ChainForge开箱即用地支持测试提示注入攻击的稳健性、测试响应格式的一致性、发送大量参数化提示并导出到Excel文件、验证同一模型不同设置的响应质量、测量不同系统消息对ChatGPT输出的影响等。
监控和调试你的LLM模型
Athina AI是一个用于监控和调试LLM(大型语言模型)模型的工具。它可以帮助你发现和修复LLM模型在生产环境中的幻觉和错误,并提供详细的分析和改进建议。Athina AI支持多种LLM模型,可以配置定制化的评估来满足不同的使用场景。你可以通过Athina AI来检测错误的输出、分析成本和准确性、调试模型输出、探索对话内容以及比较不同模型的性能表现等。
全栈监控、调试和测试
Autoblocks是一个协作式的云工作空间,为产品团队快速迭代GenAI产品提供了所需的所有工具。通过Autoblocks,您可以原型和测试应用程序流水线,跟踪用户交互并了解用户体验的影响,评估和可视化用户结果,无缝集成到任何代码库和技术堆栈。
中间件观测平台|云原生监控
Middleware是一个云原生监控平台,提供完整的应用和基础设施可观测性,以便您能够大规模监控和诊断问题。它包括基础设施监控、日志监控、应用性能监控、数据库监控、合成监控、无服务器监控、容器监控和实时用户监控等功能。通过使用Middleware,您可以轻松识别、理解和解决云基础架构中的问题。
轻松构建和嵌入开源 AI 合作伙伴
OpenCopilot 是一个使构建自己的 AI 合作伙伴变得直观、快速和可靠的工具。无需具备前期 AI 经验,您可以轻松地将 AI 合作伙伴嵌入到产品中。无论是开发工具、SaaS 还是内部工具,每个公司和产品都可以拥有自己的 AI 合作伙伴。OpenCopilot 提供监控、评估系统、易于部署的开箱即用功能,并使用开源构建模块。现在就开始您的第一个 AI 合作伙伴吧!
Huginn-0125是一个35亿参数的潜变量循环深度模型,擅长推理和代码生成。
Huginn-0125是一个由马里兰大学帕克分校Tom Goldstein实验室开发的潜变量循环深度模型。该模型拥有35亿参数,经过8000亿个token的训练,在推理和代码生成方面表现出色。其核心特点是通过循环深度结构在测试时动态调整计算量,能够根据任务需求灵活增加或减少计算步骤,从而在保持性能的同时优化资源利用。该模型基于开源的Hugging Face平台发布,支持社区共享和协作,用户可以自由下载、使用和进一步开发。其开源性和灵活的架构使其成为研究和开发中的重要工具,尤其是在资源受限或需要高性能推理的场景中。
Gen AI Toolbox for Databases 是一个开源服务器,用于简化与数据库交互的 Gen AI 工具的开发。
Gen AI Toolbox for Databases 是一个开源工具,旨在帮助开发者更轻松、快速且安全地构建与数据库交互的生成式 AI 工具。它通过处理连接池、身份验证等复杂性,简化了工具的开发和部署过程。该工具支持多种数据库,包括 AlloyDB、Cloud SQL、MySQL、PostgreSQL 等,并提供端到端的可观测性支持,如 OpenTelemetry 集成。它适用于需要高效开发和安全访问数据库的应用场景,目前是免费开源的。
On-device Sora 是一个基于扩散模型的移动设备端文本到视频生成项目。
On-device Sora 是一个开源项目,旨在通过线性比例跳跃(LPL)、时间维度标记合并(TDTM)和动态加载并发推理(CI-DL)等技术,实现在移动设备(如 iPhone 15 Pro)上高效的视频生成。该项目基于 Open-Sora 模型开发,能够根据文本输入生成高质量视频。其主要优点包括高效性、低功耗和对移动设备的优化。该技术适用于需要在移动设备上快速生成视频内容的场景,如短视频创作、广告制作等。项目目前开源,用户可以免费使用。
开源工业级自动语音识别模型,支持普通话、方言和英语,性能卓越。
FireRedASR-AED-L 是一个开源的工业级自动语音识别模型,专为满足高效率和高性能的语音识别需求而设计。该模型采用基于注意力的编码器-解码器架构,支持普通话、中文方言和英语等多种语言。它在公共普通话语音识别基准测试中达到了新的最高水平,并且在歌唱歌词识别方面表现出色。该模型的主要优点包括高性能、低延迟和广泛的适用性,适用于各种语音交互场景。其开源特性使得开发者可以自由地使用和修改代码,进一步推动语音识别技术的发展。
开源的工业级普通话自动语音识别模型,支持多种应用场景。
FireRedASR 是一个开源的工业级普通话自动语音识别模型,采用 Encoder-Decoder 和 LLM 集成架构。它包含两个变体:FireRedASR-LLM 和 FireRedASR-AED,分别针对高性能和高效能需求设计。该模型在普通话基准测试中表现出色,同时在方言和英文语音识别上也有良好表现。它适用于需要高效语音转文字的工业级应用,如智能助手、视频字幕生成等。模型开源,便于开发者集成和优化。
基于 PyTorch 的音乐、歌曲和音频生成工具包,支持高质量音频生成
InspireMusic 是一个专注于音乐、歌曲和音频生成的 AIGC 工具包和模型框架,采用 PyTorch 开发。它通过音频标记化和解码过程,结合自回归 Transformer 和条件流匹配模型,实现高质量音乐生成。该工具包支持文本提示、音乐风格、结构等多种条件控制,能够生成 24kHz 和 48kHz 的高质量音频,并支持长音频生成。此外,它还提供了方便的微调和推理脚本,方便用户根据需求调整模型。InspireMusic 的开源旨在赋能普通用户通过音乐创作提升研究中的音效表现。
本地运行的AI模型训练与部署工具,支持个性化训练和多平台使用。
Kolosal AI 是一款用于本地设备训练和运行大型语言模型(LLMs)的工具。它通过简化模型训练、优化和部署流程,使用户能够在本地设备上高效地使用 AI 技术。该工具支持多种硬件平台,提供快速的推理速度和灵活的定制能力,适合从个人开发者到大型企业的广泛应用场景。其开源特性也使得用户可以根据自身需求进行二次开发。
RAG-FiT是一个用于提升LLMs利用外部信息能力的库,通过特别创建的RAG增强数据集对模型进行微调。
RAG-FiT是一个强大的工具,旨在通过检索增强生成(RAG)技术提升大型语言模型(LLMs)的能力。它通过创建专门的RAG增强数据集,帮助模型更好地利用外部信息。该库支持从数据准备到模型训练、推理和评估的全流程操作。其主要优点包括模块化设计、可定制化工作流以及对多种RAG配置的支持。RAG-FiT基于开源许可,适合研究人员和开发者进行快速原型开发和实验。
s1是一个基于Qwen2.5-32B-Instruct微调的推理模型,仅用1000个样本进行训练。
s1是一个推理模型,专注于通过少量样本实现高效的文本生成能力。它通过预算强制技术在测试时进行扩展,能够匹配o1-preview的性能。该模型由Niklas Muennighoff等人开发,相关研究发表在arXiv上。模型使用Safetensors技术,具有328亿参数,支持文本生成任务。其主要优点是能够通过少量样本实现高质量的推理,适合需要高效文本生成的场景。
EasyWeb是一个用于构建和部署与浏览器交互的AI代理的开放平台。
EasyWeb是一个基于AI的开放平台,专注于构建和部署能够与浏览器交互的智能代理。它通过提供一个简单易用的界面,让用户能够快速部署AI代理来完成各种浏览器相关任务,如旅行规划、在线购物和新闻收集等。该平台基于OpenHands架构,支持并行处理多个用户请求,并允许用户根据需要切换不同的代理和LLM(大型语言模型)。其主要优点包括部署简单、使用方便、支持多种任务类型,并且完全开源,适合开发者和研究人员进行二次开发和研究。EasyWeb的出现为AI在自动化任务中的应用提供了新的可能性,同时也为相关领域的研究和开发提供了有力的支持。
本地运行的人工智能代理,无缝自动化工程任务。
Codename Goose 是一款本地运行的人工智能代理工具,旨在帮助开发者高效完成工程任务。它强调开源和本地运行,确保用户对任务执行有完全控制权。通过连接外部服务器或API,Goose 可以根据用户需求进行扩展,实现复杂任务的自动化处理,从而让开发者专注于更重要的工作。Goose 的开源特性鼓励开发者参与贡献和创新,其本地运行的模式保障了数据隐私和任务执行效率。
开源的深度研究工具,旨在通过开源框架复现类似Deep Research的功能
Open-source DeepResearch 是一个开源项目,旨在通过开源的框架和工具复现类似 OpenAI Deep Research 的功能。该项目基于 Hugging Face 平台,利用开源的大型语言模型(LLM)和代理框架,通过代码代理和工具调用实现复杂的多步推理和信息检索。其主要优点是开源、可定制性强,并且能够利用社区的力量不断改进。该项目的目标是让每个人都能在本地运行类似 DeepResearch 的智能代理,使用自己喜爱的模型,并且完全本地化和定制化。
结合DeepSeek R1推理能力和Claude创造力及代码生成能力的统一API和聊天界面。
DeepClaude是一个强大的AI工具,旨在将DeepSeek R1的推理能力与Claude的创造力和代码生成能力相结合,通过统一的API和聊天界面提供服务。它利用高性能的流式API(用Rust编写)实现即时响应,同时支持端到端加密和本地API密钥管理,确保用户数据的隐私和安全。该产品是完全开源的,用户可以自由贡献、修改和部署。其主要优点包括零延迟响应、高度可配置性以及支持用户自带密钥(BYOK),为开发者提供了极大的灵活性和控制权。DeepClaude主要面向需要高效代码生成和AI推理能力的开发者和企业,目前处于免费试用阶段,未来可能会根据使用量收费。
一个开源的聊天应用,使用Exa的API进行网络搜索,结合Deepseek R1进行推理。
Exa & Deepseek Chat App是一个开源的聊天应用,旨在通过Exa的API进行实时网络搜索,并结合Deepseek R1语言模型进行推理,以提供更准确的聊天体验。该应用基于Next.js、TailwindCSS和TypeScript构建,使用Vercel进行托管。它允许用户在聊天中获取最新的网络信息,并通过强大的语言模型进行智能对话。该应用免费开源,适合开发者和企业用户使用,可作为聊天工具的开发基础。
低成本强化视觉语言模型的泛化能力,仅需不到3美元。
R1-V是一个专注于强化视觉语言模型(VLM)泛化能力的项目。它通过可验证奖励的强化学习(RLVR)技术,显著提升了VLM在视觉计数任务中的泛化能力,尤其是在分布外(OOD)测试中表现出色。该技术的重要性在于,它能够在极低的成本下(仅需2.62美元的训练成本),实现对大规模模型的高效优化,为视觉语言模型的实用化提供了新的思路。项目背景基于对现有VLM训练方法的改进,目标是通过创新的训练策略,提升模型在复杂视觉任务中的表现。R1-V的开源性质也使其成为研究者和开发者探索和应用先进VLM技术的重要资源。
一种用于控制视频扩散模型运动模式的高效方法,支持运动模式的自定义和迁移。
Go with the Flow 是一种创新的视频生成技术,通过使用扭曲噪声代替传统的高斯噪声,实现了对视频扩散模型运动模式的高效控制。该技术无需对原始模型架构进行修改,即可在不增加计算成本的情况下,实现对视频中物体和相机运动的精确控制。其主要优点包括高效性、灵活性和可扩展性,能够广泛应用于图像到视频生成、文本到视频生成等多种场景。该技术由 Netflix Eyeline Studios 等机构的研究人员开发,具有较高的学术价值和商业应用潜力,目前开源免费提供给公众使用。
持续搜索和阅读网页,直到找到答案(或超出token预算)。
node-DeepResearch 是一个基于 Jina AI 技术的深度研究模型,专注于通过持续搜索和阅读网页来寻找问题的答案。它利用 Gemini 提供的 LLM 能力和 Jina Reader 的网页搜索功能,能够处理复杂的查询任务,并通过多步骤的推理和信息整合来生成答案。该模型的主要优点在于其强大的信息检索能力和推理能力,能够处理复杂的、需要多步骤解答的问题。它适用于需要深入研究和信息挖掘的场景,如学术研究、市场分析等。目前该模型是开源的,用户可以通过 GitHub 获取代码并自行部署使用。
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