需求人群:
"目标受众包括希望在自己的文档上进行问答的终端用户,以及希望构建自己的RAG问答流程的开发者。此工具适合需要与文档进行交互、检索信息或构建自定义问答系统的用户。"
使用场景示例:
用户可以使用kotaemon来查询文档中的数据,获取准确的答案。
开发者可以利用kotaemon构建一个定制的问答系统,用于特定领域的文档分析。
团队可以部署kotaemon,以支持多人协作,共同管理和检索文档信息。
产品特色:
支持多用户登录,私有/公共文件集合中组织文件。
支持本地语言模型和流行的API提供商(如OpenAI、Azure、Ollama、Groq)。
提供混合RAG流程,结合全文和向量检索器以及重新排名以确保最佳检索质量。
支持多模态问答,包括对包含图表的文档进行问答,并支持多模态文档解析。
提供详细的引用以确保LLM答案的正确性,并在浏览器内的PDF查看器中直接查看带有高亮的引用。
支持复杂推理方法,使用问题分解来回答复杂或多跳问题。
提供可配置的设置界面,用户可以在界面上调整检索和生成过程中的大多数重要方面。
可扩展性,基于Gradio构建,允许用户自定义或添加任何UI元素。
使用教程:
1. 克隆kotaemon的GitHub仓库到本地环境。
2. 安装所需的Python包和依赖。
3. 根据需要配置环境变量,包括API密钥和端点。
4. 启动web服务器,并通过浏览器访问UI。
5. 使用默认或自定义的用户账号登录系统。
6. 上传或组织文档,开始通过聊天界面与文档进行交互。
7. 根据需求调整设置,如检索和生成过程的配置。
8. 利用kotaemon的多模态和复杂推理功能,深入分析和检索文档内容。
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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。
一个开源的AI聊天机器人模板,使用Next.js和Vercel的AI SDK构建。
该产品是一个基于Next.js和Vercel AI SDK构建的开源聊天机器人模板。它通过使用streamText函数在服务器端和useChat钩子在客户端来创建无缝的聊天体验。这种技术能够实现高效的实时交互,为用户提供流畅的聊天服务。该产品主要面向开发者和需要快速搭建聊天机器人的用户,其开源特性使得用户可以根据自身需求进行定制和扩展。目前未明确提及价格,但从开源的角度来看,可能对基础使用是免费的。
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。
探索AI前沿,精选国内外AI产品与应用。
智趣AI甄选是一个专注于人工智能领域的综合性平台,旨在洞察行业发展前景,精选并展示国内外的AI产品与应用。平台提供丰富的学习资源,行业融合案例分析,助力用户洞悉AI发展趋势,与AI技术同行,共创未来。
开源本地RAG,集成ChatGPT和MCP能力
Minima是一个开源的、完全本地化的RAG(Retrieval-Augmented Generation)模型,具备与ChatGPT和MCP(Model Context Protocol)集成的能力。它支持三种模式:完全本地安装、通过ChatGPT查询本地文档以及使用Anthropic Claude查询本地文件。Minima的主要优点包括本地化处理数据,保护隐私,以及能够利用强大的语言模型来增强检索和生成任务。产品背景信息显示,Minima支持多种文件格式,并允许用户自定义配置以适应不同的使用场景。Minima是免费开源的,定位于需要本地化AI解决方案的开发者和企业。
低代码工具,快速构建和协调多智能体团队
Tribe AI是一个低代码工具,它利用langgraph框架,让用户能够轻松自定义和协调智能体团队。通过将复杂任务分配给擅长不同领域的智能体,每个智能体可以专注于其最擅长的工作,从而更快更好地解决问题。
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。
一个开源的聊天机器人,能够解释概念、写诗、编程、解逻辑谜题。
Chat With Llama 3 是一个开源的聊天机器人,由Meta AI开发。它能够进行多种智能对话,包括解释复杂概念、创作诗歌、编写代码、解决逻辑谜题,甚至帮助用户给宠物起名。这个聊天机器人的主要优点在于它的多功能性和开源性,使其可以被广泛地应用于各种场景,并且可以根据需要进行定制和改进。
一键式无服务器RAG平台
SciPhi是一个开源的端到端RAG平台,使构建、部署和优化系统变得简单。它提供直观的框架和抽象,可与LangChain等解决方案相比较。通过SciPhi,您可以轻松启动和扩展最好的RAG系统,并选择各种托管和远程提供商以满足您的需求。无论是自托管还是云部署选项都可用。
为团队协作设计的轻量级ChatGPT替代品
Joia是一个为团队协作设计的轻量级ChatGPT替代品,注重隐私保护且开源。它允许用户轻松地为组织中的每个人提供AI聊天访问权限,创建特定用途的聊天机器人并与团队共享。Joia直接与OpenAI等大型语言模型提供商通过API链接,只按实际使用的令牌付费,相比ChatGPT的定价计划可节省高达75%的订阅成本。
构建聊天机器人的开源平台
OpenAssistantGPT是一个使用OpenAI助手构建聊天机器人的开源平台。它使用OpenAI助手来为我们的聊天机器人提供动力。您可以使用GPT 4或GPT 3.5。只需在您的网站中包含我们的js代码即可,成本低廉。OpenAssistantGPT是完全开源的,您可以在GitHub上找到其代码。您可以通过查看我们的文档来了解如何在您的网站中实现我们的聊天机器人。
开源聊天机器人,性能接近 ChatGPT
Vicuna 是一个开源聊天机器人,通过在用户共享的对话中对 LLaMA 进行微调训练。初步评估使用 GPT-4 作为评判者表明,Vicuna-13B 在超过 90%的情况下达到了 OpenAI ChatGPT 和 Google Bard 的 90%* 质量,并在超过 90%* 的情况下胜过 LLaMA 和 Stanford Alpaca 等其他模型。Vicuna-13B 的训练成本约为 300 美元。代码和模型权重以及在线演示均可供非商业使用。
构建应用内AI聊天机器人和AI驱动的文本区域
CopilotKit是一个开源的Copilot平台,可以在React Web应用中构建应用内AI聊天机器人和AI驱动的文本区域。它结合了前端SDK、后端SDK和可选的云基础设施,提供了全面的解决方案。
开源的GPT架构AI聊天机器人
SynthIA-7B-v1.3是一个基于GPT-3架构的开源聊天机器人模型。它能进行长时间自然语言对话,具有强大的理解和生成能力。可用于各类需要语言交互的应用,提供真实、智能的交互体验。
GPT驱动的文档聊天助手
DocsGPT是一个开源的文档助手,能够帮助开发者快速查询项目文档信息。它集成了GPT模型,用户可以用自然语言提问,DocsGPT将给出准确的答案。再也不需要手动搜索文档,让DocsGPT来帮你快速找到所需信息。
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。
一个强大的文本生成模型,适用于多种对话应用。
DeepSeek-V3-0324 是一个先进的文本生成模型,具有 685 亿参数,采用 BF16 和 F32 张量类型,能够支持高效的推理和文本生成。该模型的主要优点在于其强大的生成能力和开放源码的特性,使其可以被广泛应用于多种自然语言处理任务。该模型的定位是为开发者和研究人员提供一个强大的工具,帮助他们在文本生成领域取得突破。
通过强化学习驱动的金融推理大模型。
Fin-R1 是一个专为金融领域设计的大型语言模型,旨在提升金融推理能力。由上海财经大学和财跃星辰联合研发,基于 Qwen2.5-7B-Instruct 进行微调和强化学习,具有高效的金融推理能力,适用于银行、证券等核心金融场景。该模型免费开源,便于用户使用和改进。
生成高质量 SVG 代码的基础模型。
StarVector 是一个先进的生成模型,旨在将图像和文本指令转化为高质量的可缩放矢量图形(SVG)代码。其主要优点在于能够处理复杂的 SVG 元素,并在各种图形风格和复杂性上表现出色。作为开放源代码资源,StarVector 推动了图形设计的创新和效率,适用于设计、插图和技术文档等多种应用场景。
Roblox Foundation Model for 3D Intelligence。
Cube 是一个强大的 3D 智能生成模型,旨在帮助开发者在 Roblox 平台上创建各种 3D 资产和场景。该模型具备生成 3D 对象、角色动画绑定及程序脚本生成等功能。它的出现将极大地提升创作者的生产效率,激发更多的创意,帮助用户以更快的速度构建出丰富的 3D 体验。当前版本已经开放源代码,旨在与研究社区共享,以推进 3D 智能的发展。适用于各种规模的开发者和创作者,支持实验与创新,推动负责任的使用。
一款 21B 通用推理模型,适合低延迟应用。
Reka Flash 3 是一款从零开始训练的 21 亿参数的通用推理模型,利用合成和公共数据集进行监督微调,结合基于模型和基于规则的奖励进行强化学习。该模型在低延迟和设备端部署应用中表现优异,具有较强的研究能力。它目前是同类开源模型中的最佳选择,适合于各种自然语言处理任务和应用场景。
通过训练您的 AI 自我,增强个性,连接世界。
Second Me 是一个开源原型,旨在让用户创造自己的 AI 自我,保留个人特点,并在数字世界中扩展自我。它使用分层记忆建模和用户对齐算法,确保用户数据本地存储且完全私密。这种形式的 AI 不仅帮助用户管理信息,还能与全球网络中的其他 AI 进行交互,从而促进创造力和协作。Second Me 的主要优点在于它保护用户的隐私,让用户真正掌控自己的数字身份,适合技术爱好者、AI 专家和各领域专业人士。此产品当前处于开发阶段,用户可以在 GitHub 上获取最新版本。
LG AI 推出的开源推理 AI 模型,具备卓越的推理能力。
EXAONE Deep 是 LG AI Research 推出的先进推理 AI 模型,标志着韩国在全球 AI 市场中的竞争力。它具备 32 亿参数,表现卓越,尤其在数学和科学问题解决方面展现出色。该模型的发布使得 LG 在 AI 领域迈入了自主决策的时代,其开源特性使得更多开发者能够利用这一技术进行研究与开发。EXAONE Deep 的轻量级和在设备上的模型设计使得其适用于多个行业,包括教育、科学研究、编程等。
一个开源文本转语音系统,致力于实现人类语音的自然化。
Orpheus TTS 是一个基于 Llama-3b 模型的开源文本转语音系统,旨在提供更加自然的人类语音合成。它具备较强的语音克隆能力和情感表达能力,适合各种实时应用场景。该产品是免费的,旨在为开发者和研究者提供便捷的语音合成工具。
增强文本与视觉任务处理能力的开源模型。
Mistral-Small-3.1-24B-Base-2503 是一款具有 240 亿参数的先进开源模型,支持多语言和长上下文处理,适用于文本与视觉任务。它是 Mistral Small 3.1 的基础模型,具有较强的多模态能力,适合企业需求。
一款开源的14B参数量的数学模型,通过强化学习训练,性能卓越。
Light-R1-14B-DS 是由北京奇虎科技有限公司开发的开源数学模型。该模型基于 DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B 进行强化学习训练,在 AIME24 和 AIME25 数学竞赛基准测试中分别达到了 74.0 和 60.2 的高分,超越了许多 32B 参数量的模型。它在轻量级预算下成功实现了对已经长链推理微调模型的强化学习尝试,为开源社区提供了一个强大的数学模型工具。该模型的开源有助于推动自然语言处理在教育领域的应用,特别是数学问题解决方面,为研究人员和开发者提供了宝贵的研究基础和实践工具。
Light-R1 是一个专注于长链推理(Long COT)的开源项目,通过课程式 SFT、DPO 和 RL 提供从零开始的训练方法。
Light-R1 是一个由 Qihoo360 开发的开源项目,旨在通过课程式监督微调(SFT)、直接偏好优化(DPO)和强化学习(RL)训练长链推理模型。该项目通过去污染数据集和高效的训练方法,实现了从零开始的长链推理能力。其主要优点包括开源的训练数据、低成本的训练方式以及在数学推理领域的卓越性能。项目背景基于当前长链推理模型的训练需求,旨在提供一种透明且可复现的训练方法。项目目前免费开源,适合研究机构和开发者使用。
一个可以复制任何网页UI界面并生成代码提示的工具。
Same是一个强大的在线工具,允许用户通过输入网页链接生成对应的代码提示,帮助开发者快速复现目标网站的UI界面。它基于先进的网页解析技术,能够精准提取页面元素并生成可复用的代码片段。该工具对于前端开发者来说是一个高效的辅助工具,能够节省大量的时间和精力,特别是在需要快速搭建原型或进行界面克隆时。目前,Same以免费的形式提供服务,主要面向开发者和设计人员。
一个用于生成对话式语音的模型,支持从文本和音频输入生成高质量的语音。
CSM 是一个由 Sesame 开发的对话式语音生成模型,它能够根据文本和音频输入生成高质量的语音。该模型基于 Llama 架构,并使用 Mimi 音频编码器。它主要用于语音合成和交互式语音应用,例如语音助手和教育工具。CSM 的主要优点是能够生成自然流畅的语音,并且可以通过上下文信息优化语音输出。该模型目前是开源的,适用于研究和教育目的。
RagaAI Catalyst 是一个用于观察、评估和调试 AI 代理的平台,助力开发者优化 AI 工作流并安全部署。
RagaAI Catalyst 是一款专注于 AI 可观察性、监控和评估的平台,旨在帮助开发者和企业优化 AI 开发流程。它提供了从可视化追踪数据到执行图的用户友好仪表板,支持深度调试和性能提升。该平台强调安全性和可靠性,通过 RagaAI Guardrails 确保上下文准确的 LLM 响应,减少幻觉风险。此外,RagaAI Catalyst 支持定制化评估逻辑,满足特定用例的全面测试需求。其开源特性也为企业提供了透明度和灵活性,适合希望在 AI 开发中实现高效、安全和可扩展的企业和开发者。
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