产品库

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。

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。

低代码生成AI应用程序的生成性AI RAG工具包。

create-tsi是一个生成性AI RAG（Retrieval-Augmented Generation）工具包，用于低代码生成AI应用程序。它利用LlamaIndex和T-Systems在Open Telekom Cloud上托管的大型语言模型（LLMs），简化了AI应用程序的创建过程，使其变得快捷、灵活。用户可以使用create-tsi生成聊天机器人、编写代理并针对特定用例进行定制。

无需编码即可构建生产就绪的LLM应用程序

Epsilla是一个无需编码的RAG即服务(RAG-as-a-Service)平台，它允许用户基于私有或公共数据构建生产就绪的大型语言模型(Large Language Model, LLM)应用程序。该平台提供了一站式服务，包括数据管理、RAG工具、CI/CD风格的评估以及企业级安全措施，旨在降低总拥有成本(TCO)，提高查询速度和吞吐量，同时确保信息的时效性和安全性。

革命性的检索增强生成系统技术集合。

RAG_Techniques 是一个专注于检索增强生成(Retrieval-Augmented Generation, RAG)系统的技术集合，旨在提升系统的准确性、效率和上下文丰富性。它提供了一个前沿技术的中心，通过社区贡献和协作环境，推动RAG技术的发展和创新。

构建大型语言模型支持的多智能体应用。

AgentScope是一个创新的多智能体平台，旨在赋能开发者使用大规模模型构建多智能体应用。它具有易于使用、高鲁棒性和基于Actor的分布式特性，支持自定义容错控制和重试机制，以增强应用稳定性。

AI驱动的相册，自动生成图像元数据并与之对话。

Album AI是一个实验性项目，它使用gpt-4o-mini作为视觉模型，自动识别相册中图像文件的元数据，并利用RAG技术实现与相册的对话。它既可以作为传统相册使用，也可以作为图像知识库，辅助大型语言模型进行内容生成。

低代码构建多Agent大模型应用的开发工具

LazyLLM是一个致力于简化人工智能应用构建流程的开发工具，它通过提供低代码的解决方案，使得开发者即使不了解大模型也能轻松组装包含多个Agent的AI应用。LazyLLM支持一键部署所有模块，跨平台兼容，自动进行网格搜索参数优化，以及高效的模型微调，从而提升应用效果。

RAG-based LLM agents的Elo排名工具

RAGElo是一个工具集，使用Elo评分系统帮助选择最佳的基于检索增强生成（RAG）的大型语言模型（LLM）代理。随着生成性LLM在生产中的原型设计和整合变得更加容易，评估仍然是解决方案中最具有挑战性的部分。RAGElo通过比较不同RAG管道和提示对多个问题的答案，计算不同设置的排名，提供了一个良好的概览，了解哪些设置有效，哪些无效。

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。

本地语音聊天机器人，保护隐私，无需联网。

june是一个结合了Ollama、Hugging Face Transformers和Coqui TTS Toolkit的本地语音聊天机器人。它提供了一种灵活、注重隐私的解决方案，可以在本地机器上进行语音辅助交互，确保没有数据被发送到外部服务器。产品的主要优点包括无需联网即可使用、保护用户隐私、支持多种交互模式等。

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。

简化LLM和RAG模型输出评估，提供对定性指标的洞察

Algomax简化LLM和RAG模型的评估，优化提示开发，并通过直观的仪表板提供对定性指标的独特洞察。我们的评估引擎精确评估LLM，并通过广泛测试确保可靠性。平台提供了全面的定性和定量指标，帮助您更好地理解模型的行为，并提供具体的改进建议。Algomax的用途广泛，适用于各个行业和领域。

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。

将文本转化为多语言音频对话的工具。

Podcastfy是一个开源的Python包，它使用生成式人工智能技术，将网页内容、PDF文件和文本转化为引人入胜的多语言音频对话。与传统的基于用户界面的工具不同，Podcastfy专注于程序化和定制化的生成，从多种文本源生成吸引人的、会话式的音频和文本，从而实现定制化和规模化。

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。

使用Groq或OpenAI或Ollama创建o1类推理链

o1是一个实验性的项目，旨在通过使用大型语言模型（LLM）来创建推理链，帮助模型解决通常难以处理的逻辑问题。它支持Groq、OpenAI和Ollama后端，通过动态推理链让模型能够“思考”并解决问题。o1展示了仅通过提示就能显著提高现有模型的逻辑推理能力，而无需额外训练。

将Hugging Face Space或Gradio应用转化为Discord机器人

gradio-bot是一个可以将Hugging Face Space或Gradio应用转化为Discord机器人的工具。它允许开发者通过简单的命令行操作，将现有的机器学习模型或应用快速部署到Discord平台上，实现自动化交互。这不仅提高了应用的可达性，还为开发者提供了一个与用户直接交互的新渠道。

会议语音转文本并自动生成摘要的AI工具

AI-Powered Meeting Summarizer是一个基于Gradio的网站应用，能够将会议录音转换为文本，并使用whisper.cpp进行音频到文本的转换，以及Ollama服务器进行文本摘要。该工具非常适合快速提取会议中的关键点、决策和行动项目。

macOS平台的Ollama模型聊天应用

Chital是一个为macOS平台设计的应用程序，它允许用户与Ollama模型进行聊天。这个应用具有低内存占用和快速启动的特点，支持多聊天线程，能够在不同的模型间切换，并支持Markdown格式。此外，它还能自动为聊天线程生成标题摘要。Chital的开发主要是为了满足开发者个人的使用需求，但也鼓励社区成员通过fork代码库来添加新功能。

视频配音应用，支持多语言配音

ElevenLabs Video Dubbing Application 是一个用户友好的界面，用于使用 ElevenLabs API 配音视频。该应用允许用户上传视频文件或提供视频网址（来自 YouTube、TikTok、Twitter 或 Vimeo 等平台），并将其配音成各种语言。应用使用 Gradio 提供易于使用的 Web 界面。

将电子书转换为有章节和元数据的有声书。

ebook2audiobookXTTS是一个利用Calibre和Coqui TTS技术将电子书转换为有声书的模型，支持章节和元数据的保留，并且可以选择使用自定义语音模型进行语音克隆，支持多种语言。该技术的主要优点是能够将文本内容转换为高质量的有声读物，适合需要将大量文本信息转换为音频格式的用户，如视障人士、喜欢听书的用户或者需要学习外语的用户。

一个简单而强大的Python库，用于使用大型语言模型（LLMs）。

promptic是一个轻量级、基于装饰器的Python库，它通过litellm简化了与大型语言模型（LLMs）交互的过程。使用promptic，你可以轻松创建提示，处理输入参数，并从LLMs接收结构化输出，仅需几行代码。

为LLM聊天机器人提供强大灵活的长期记忆系统。

MemoryScope是一个为大型语言模型（LLM）聊天机器人提供长期记忆能力的框架。它通过记忆数据库和工作库，使得聊天机器人能够存储和检索记忆片段，从而实现个性化的用户交互体验。该产品通过记忆检索和记忆整合等操作，使得机器人能够理解并记住用户的习惯和偏好，为用户提供更加个性化和连贯的对话体验。MemoryScope支持多种模型API，包括openai和dashscope，并且可以与现有的代理框架如AutoGen和AgentScope结合使用，提供了丰富的定制化和扩展性。

与文档进行自然语言对话的Python应用

Chat With Your Docs 是一个Python应用程序，允许用户与多种文档格式（如PDF、网页和YouTube视频）进行对话。用户可以使用自然语言提问，应用程序将基于文档内容提供相关回答。该应用利用语言模型生成准确答案。请注意，应用仅回应与加载的文档相关的问题。

AI提示工程师，优化大型语言模型应用

Weavel是一个AI提示工程师，它通过追踪、数据集管理、批量测试和评估等功能，帮助用户优化大型语言模型（LLM）的应用。Weavel与Weavel SDK结合使用，能够自动记录并添加LLM生成的数据到您的数据集中，实现无缝集成和针对特定用例的持续改进。此外，Weavel能够自动生成评估代码，并使用LLM作为复杂任务的公正裁判，简化评估流程，确保准确、细致的性能指标。

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。

开发者友好的RAG即服务。

Ragie是一款面向开发者的RAG（Retrieval-Augmented Generation）即服务产品，它通过易于使用的API和SDK，帮助开发者快速启动并实现生成式AI应用。Ragie具备高级功能，如LLM重排、摘要索引、实体提取等，确保提供精确可靠的信息。它还支持与Google Drive、Notion等流行数据源的直接连接，并支持自动同步，保持数据最新。Ragie由Craft Ventures领导，提供简单明了的定价策略，无需设置费用或隐藏成本。

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。

一个适合学习、使用、自主扩展的RAG系统。

Easy-RAG是一个检索增强生成(RAG)系统，它不仅适合学习者了解和掌握RAG技术，同时也便于开发者使用和进行自主扩展。该系统通过集成知识图谱提取解析工具、rerank重新排序机制以及faiss向量数据库等技术，提高了检索效率和生成质量。