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。
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。
统一的开放命名实体和语音识别模型
WhisperNER是一个结合了自动语音识别(ASR)和命名实体识别(NER)的统一模型,具备零样本能力。该模型旨在作为ASR带NER的下游任务的强大基础模型,并可以在特定数据集上进行微调以提高性能。WhisperNER的重要性在于其能够同时处理语音识别和实体识别任务,提高了处理效率和准确性,尤其在多语言和跨领域的场景中具有显著优势。
为数据中心打造的高效AI推理平台
d-Matrix是一家专注于AI推理技术的公司,其旗舰产品Corsair™是为数据中心设计的AI推理平台,能够提供极高的推理速度和极低的延迟。d-Matrix通过硬件软件协同设计,优化了Generative AI推理性能,推动了AI技术在数据中心的应用,使得大规模AI推理变得更加高效和可持续。
知识共享的对话式AI平台
Dokko是一个革命性的知识管理平台,它通过先进的AI和自然语言理解技术,提供直观的聊天机器人界面,无缝连接团队和客户,促进轻松沟通和知识交流。Dokko通过集中化、直观的系统整合分散的数据源,使用自然、会话式的文本,解决了组织中信息孤岛的问题。产品的主要优点包括易于集成、自动化数据组织和集成、实时性能监控和优化等。Dokko支持多种大型语言模型(LLMs),允许用户根据特定需求选择最佳的AI引擎,并定制响应以反映组织的独特特性。
释放超级推理能力,提升AIME & MATH基准测试性能。
DeepSeek-R1-Lite-Preview是一款专注于提升推理能力的AI模型,它在AIME和MATH基准测试中展现了出色的性能。该模型具备实时透明的思考过程,并且计划推出开源模型和API。DeepSeek-R1-Lite-Preview的推理能力随着思考长度的增加而稳步提升,显示出更好的性能。产品背景信息显示,DeepSeek-R1-Lite-Preview是DeepSeek公司推出的最新产品,旨在通过人工智能技术提升用户的工作效率和问题解决能力。目前,产品提供免费试用,具体的定价和定位信息尚未公布。
下一代Python笔记本
marimo是一个开源的Python反应式笔记本,它具有可复现性、对git友好、可以作为脚本执行,并且可以作为应用程序分享。它通过自动运行受影响的单元格来响应单元格的更改,消除了管理笔记本状态的繁琐工作。marimo的UI元素如数据框架GUI和图表,使得数据处理变得快速、未来感和直观。marimo笔记本以.py文件存储,可以与git版本控制一起使用,可以作为Python脚本运行,也可以导入符号到其他笔记本或Python文件中,并使用你喜欢的工具进行lint或格式化。所有这些都在现代的 AI 支持的编辑器中进行。
Qwen2.5-Coder系列的1.5B参数指令调优模型
Qwen2.5-Coder是Qwen大型语言模型的最新系列,专为代码生成、代码推理和代码修复而设计。基于强大的Qwen2.5,通过增加训练令牌至5.5万亿,包括源代码、文本代码基础、合成数据等,Qwen2.5-Coder-32B已成为当前最先进的开源代码大型语言模型,其编码能力与GPT-4o相匹配。此模型是1.5B参数的指令调优版本,采用GGUF格式,具有因果语言模型、预训练和后训练阶段、transformers架构等特点。
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模型部署和推理优化的专家
Neural Magic是一家专注于AI模型优化和部署的公司,提供领先的企业级推理解决方案,以最大化性能和提高硬件效率。公司的产品支持在GPU和CPU基础设施上运行领先的开源大型语言模型(LLMs),帮助企业在云、私有数据中心或边缘环境中安全、高效地部署AI模型。Neural Magic的产品背景信息强调了其在机器学习模型优化方面的专业知识,以及与科研机构合作开发的创新LLM压缩技术,如GPTQ和SparseGPT。产品价格和定位方面,Neural Magic提供了免费试用和付费服务,旨在帮助企业降低成本、提高效率,并保持数据隐私和安全。
免费 npm 库,用 Llama 3.2 Vision 进行 OCR,输出 markdown 文本
开源 npm 库,免费使用 Llama 3.2 Vision 进行 OCR,支持本地和远程图像,计划支持 PDF,受 Zerox 启发,有免费和付费接口
人脸匿名化技术,保留关键细节同时有效保护隐私。
face_anon_simple是一个人脸匿名化技术,旨在通过先进的算法在保护个人隐私的同时保留原始照片中的面部表情、头部姿势、眼神方向和背景元素。这项技术对于需要发布包含人脸的图片但又希望保护个人隐私的场合非常有用,比如在新闻报道、社交媒体和安全监控等领域。产品基于开源代码,允许用户自行部署和使用,具有很高的灵活性和应用价值。
Qwen2.5-Coder系列中的3B参数模型,专注于代码生成与理解。
Qwen2.5-Coder-3B是Qwen2.5-Coder系列中的一个大型语言模型,专注于代码生成、推理和修复。基于强大的Qwen2.5,该模型通过增加训练令牌至5.5万亿,包括源代码、文本代码基础、合成数据等,实现了在代码生成、推理和修复方面的显著改进。Qwen2.5-Coder-32B已成为当前最先进的开源代码大型语言模型,其编码能力与GPT-4o相匹配。此外,Qwen2.5-Coder-3B还为现实世界的应用提供了更全面的基础,如代码代理,不仅增强了编码能力,还保持了在数学和通用能力方面的优势。
Qwen2.5-Coder系列中的7B参数代码生成模型
Qwen2.5-Coder-7B是基于Qwen2.5的大型语言模型,专注于代码生成、代码推理和代码修复。它在5.5万亿的训练令牌上进行了扩展,包括源代码、文本代码接地、合成数据等,是目前开源代码语言模型的最新进展。该模型不仅在编程能力上与GPT-4o相匹配,还保持了在数学和一般能力上的优势,并支持长达128K令牌的长上下文。
创建您自己的高级搜索引擎,结合AI技术。
Inquir是一个强大的工具,用于创建个性化的搜索引擎,根据您的数据量身定制。它解锁了诸如自定义搜索解决方案、数据组合、AI驱动的检索增强生成(RAG)系统以及上下文感知搜索功能等强大功能。通过启动您的引擎或安排演示,迈向改善用户体验的第一步。
Qwen2.5-Coder系列中的14B参数代码生成模型
Qwen2.5-Coder-14B-Instruct是Qwen2.5-Coder系列中的一个大型语言模型,专注于代码生成、代码推理和代码修复。基于强大的Qwen2.5,该模型通过扩展训练令牌到5.5万亿,包括源代码、文本代码接地、合成数据等,成为当前开源代码LLM的最新技术。它不仅增强了编码能力,还保持了在数学和通用能力方面的优势,并支持长达128K令牌的长上下文。
开源代码生成大型语言模型
Qwen2.5-Coder是一系列专为代码生成设计的Qwen大型语言模型,包含0.5、1.5、3、7、14、32亿参数的六种主流模型尺寸,以满足不同开发者的需求。该模型在代码生成、代码推理和代码修复方面有显著提升,基于强大的Qwen2.5,训练令牌扩展到5.5万亿,包括源代码、文本代码基础、合成数据等。Qwen2.5-Coder-32B是目前最先进的开源代码生成大型语言模型,其编码能力与GPT-4o相匹配。它不仅增强了编码能力,还保持了在数学和通用能力方面的优势,并支持长达128K令牌的长上下文。
专为软件改进设计的开源大型语言模型。
Lingma SWE-GPT是一个开源的大型语言模型,专注于软件工程领域的任务,旨在提供智能化的开发支持。该模型基于Qwen系列基础模型,经过额外训练以增强其在复杂软件工程任务中的能力。它在软件工程智能代理的权威排行榜上表现出色,适合需要自动化软件改进的开发团队和研究人员。
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