需求人群:
"RAG-logger的目标受众是开发和维护RAG应用的开发者和数据科学家。由于其轻量级和开源的特性,它特别适合需要高度自定义和成本效益的团队。此外,对于需要监控和分析RAG应用性能的研究人员和教育机构,RAG-logger也是一个理想的选择。"
使用场景示例:
开发者使用RAG-logger来跟踪和分析他们的RAG应用的查询处理流程。
数据科学家利用RAG-logger记录和分析模型的检索和生成步骤,以优化模型性能。
教育机构使用RAG-logger作为教学工具,向学生展示RAG技术的内部工作机制。
产品特色:
📊 全面的RAG流程日志记录:包括查询跟踪、检索结果记录和LLM交互记录。
💾 结构化存储:基于JSON的日志格式,支持每日日志组织和自动文件管理。
🚀 路线图规划:包括核心增强、版本控制与迁移、Web界面和高级功能。
快速开始:提供简单的代码示例,方便快速集成和使用。
日志结构:详细记录了查询、检索结果、LLM输入输出等信息。
错误跟踪:监控日志过程中的错误和警告。
使用教程:
1. 导入RAGLogger模块
2. 初始化RAGLogger对象并设置日志目录
3. 使用RAGLogger记录查询
4. 开始记录检索步骤并记录检索结果
5. 记录LLM的输入和输出
6. 保存日志
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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。
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。
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。
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语音代理测试与监控平台
Vocera是一个由Y Combinator支持的AI语音代理测试与监控平台,它允许用户通过模拟各种场景和使用真实音频来测试和评估AI语音代理的性能。该平台的主要优点在于能够快速启动测试,减少将AI代理投入生产环境的时间,同时提供实时监控和性能分析,确保AI代理在各种对话场景中都能提供无缝的用户体验。Vocera适用于需要快速创建和测试AI语音代理的企业和开发者,特别是在合规性要求较高的行业中,如医疗、法律等。
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。
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。
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。
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!
下一代 AI 输出验证工具,保障 AI 内容安全、准确且符合用户定义策略。
Overseer AI 是一款面向开发者的 AI 输出验证平台,旨在确保 AI 生成内容的安全性、准确性和合规性。其通过实时内容审核、自定义策略规则等功能,帮助企业满足不同行业的监管要求,如医疗领域的 HIPAA 合规、金融行业的 SEC 规定等。该产品采用 API 调用方式,具备高准确率、低延迟和高可用性的特点,支持与多种 AI 模型集成,并提供灵活的定价方案,包括免费的开发者版本和针对大型部署的企业定制方案。
一个开源的交互式开发环境,用于构建和优化基于LLM的数据处理管道。
DocWrangler是一个开源的交互式开发环境,旨在简化构建和优化基于大型语言模型(LLM)的数据处理管道的过程。它提供即时反馈、可视化探索工具和AI辅助功能,帮助用户更容易地探索数据、实验不同操作并根据发现优化管道。该产品基于DocETL框架构建,适用于处理非结构化数据,如文本分析、信息提取等。它不仅降低了LLM数据处理的门槛,还提高了工作效率,使用户能够更有效地利用LLM的强大功能。
面向设计工程师的 npm:基于 shadcn/ui 的 React Tailwind 组件、模块和钩子的最大市场
21st.dev是一个开源的React UI组件社区注册表,任何人都可以发布最小的Tailwind & Radix UI组件,并通过npx shadcn命令安装任何组件。它受到shadcn/ui的启发,旨在为设计工程师提供一个大型的组件、模块和钩子的市场。
通过视频扩散变换器将自定义照片与视频混合的项目。
Ingredients是一个研究项目,利用先进的视频扩散变换器技术,将特定身份的照片融入视频创作中,为视频定制化提供了强大的工具。该项目由feizc发起,目前处于研究阶段,推荐尝试更成熟的产品。其主要优点在于能够实现多ID照片的视频融合,为视频创作带来个性化和创新性。项目开源,遵循Apache-2.0许可协议,目前在GitHub上有34个星标。
开源的视觉语言模型,可在多种设备上运行。
Moondream AI是一个开源的视觉语言模型,具有强大的多模态处理能力。它支持多种量化格式,如fp16、int8、int4,能够在服务器、PC、移动设备等多种目标设备上进行GPU和CPU优化推理。其主要优点包括快速、高效、易于部署,且采用Apache 2.0许可证,允许用户自由使用和修改。Moondream AI的定位是为开发者提供一个灵活、高效的人工智能解决方案,适用于需要视觉和语言处理能力的各种应用场景。
一个仅100行代码的极简LLM框架,使LLM能够自主编程。
PocketFlow是一个极简的LLM框架,仅用100行代码实现,旨在让LLM能够自主编程。它强调高级编程范式,去除低级实现细节,使LLM能专注于重要部分。该框架可作为LLM的学习资源,因其简洁性,易于理解和上手。它采用嵌套有向图的核心抽象,将任务分解为多个LLM步骤,支持分支和递归决策。PocketFlow是开源项目,采用MIT许可证,具有高度的灵活性和可扩展性。
开源的SQL AI代理,让文本到SQL的转换变得简单。
Wren AI是一个开源的SQL AI代理,旨在帮助数据和产品团队通过自然语言与数据交互,生成SQL查询、图表、电子表格、报告和BI。它采用语义引擎架构,为LLM提供业务上下文,通过“建模定义语言”处理元数据、架构、术语、数据关系以及计算和聚合背后的逻辑,生成具有语义上下文的准确SQL查询。Wren AI的主要优点包括易于上手、安全可靠、开源免费,支持多种数据源和分析工具,如BigQuery、DuckDB、PostgreSQL等,并且可以与Excel、Google Sheets等流行工具集成。它还支持多种LLM模型,无论是托管在云端还是本地。Wren AI的定位是为数据团队提供一个强大的工具,以提高数据访问和分析的效率。
Amurex是一款AI会议辅助工具,提供实时建议、会议记录、总结要点等功能。
Amurex作为一款AI会议辅助工具,通过先进的搜索算法和实时处理技术,为用户提供会议中的实时建议、智能总结、跟进邮件生成等功能,帮助提升会议效率和团队协作。其开源特性也体现了对AGI控制权的重新定义,目前产品免费使用,适合各类需要高效会议管理的用户和企业。
一个用于检测幻觉的开源评估模型,基于Llama-3架构,拥有700亿参数。
PatronusAI/Llama-3-Patronus-Lynx-70B-Instruct是一个基于Llama-3架构的大型语言模型,旨在检测在RAG设置中的幻觉问题。该模型通过分析给定的文档、问题和答案,评估答案是否忠实于文档内容。其主要优点在于高精度的幻觉检测能力和强大的语言理解能力。该模型由Patronus AI开发,适用于需要高精度信息验证的场景,如金融分析、医学研究等。该模型目前为免费使用,但具体的商业应用可能需要与开发者联系。
一个开源AI模型微调与变现平台,助力AI初创企业、机器学习工程师和研究人员。
Bakery是一个专注于开源AI模型的微调与变现的在线平台,为AI初创企业、机器学习工程师和研究人员提供了一个便捷的工具,使他们能够轻松地对AI模型进行微调,并在市场中进行变现。该平台的主要优点在于其简单易用的界面和强大的功能,用户可以快速创建或上传数据集,微调模型设置,并在市场中进行变现。Bakery的背景信息表明,它旨在推动开源AI技术的发展,并为开发者提供更多的商业机会。虽然具体的定价信息未在页面中明确展示,但其定位是为AI领域的专业人士提供一个高效的工具。
开源替代品,基于搜索结果生成AI报告
Open Deep Research 是一个开源工具,旨在通过 AI 技术从网络搜索结果中生成详细的报告。它结合了 Bing 搜索 API 和 JinaAI 等技术,能够快速检索和处理大量信息,生成定制化的报告。该工具的主要优点在于其灵活性和开源特性,用户可以根据自己的需求进行定制和扩展。它适用于需要进行大量信息整理和分析的用户,如研究人员、分析师和企业用户。该项目目前是免费的,适合各种规模的组织和个人使用。
开源、免费且由AI驱动的新闻聚合平台,提供简洁的新闻摘要。
Epigram 是一个开源、免费且由AI驱动的新闻聚合平台,旨在为用户提供简洁、准确的新闻摘要。该平台通过先进的AI技术对海量新闻内容进行分析和筛选,帮助用户快速获取关键信息。其主要优点包括高效的信息处理能力、用户友好的界面设计以及开源的透明性。Epigram 的背景信息显示,它是由一群致力于推动信息自由流通的技术人员开发的,旨在解决信息过载的问题。目前,Epigram 提供免费服务,适合各类需要快速获取新闻信息的用户。
一个用于多模型嵌入的图形库,支持多种模型和数据类型的可视化
vectrix-graphs 是一个强大的图形库,专注于多模型嵌入的可视化。它支持多种机器学习模型和数据类型,能够将复杂的数据结构以直观的图形形式展现出来。该库的主要优点在于其灵活性和扩展性,可以轻松集成到现有的数据科学工作流程中。vectrix-ai 团队开发了这个库,旨在帮助研究人员和开发者更好地理解和分析模型的嵌入结果。作为一个开源项目,它在 GitHub 上提供免费使用,适合各种规模的项目和团队。
基于ESP32的AI聊天机器人项目,可实现多语言对话与声纹识别
xiaozhi-esp32 是一个开源的 AI 聊天机器人项目,基于乐鑫的 ESP-IDF 开发。它将大语言模型与硬件设备相结合,使用户能够打造出个性化的 AI 伴侣。项目支持多种语言的语音识别与对话,具备声纹识别功能,能够识别不同用户的语音特征。其开源特性降低了 AI 硬件开发的门槛,为学生、开发者等群体提供了宝贵的学习资源,有助于推动 AI 技术在硬件领域的应用与创新。项目目前免费开源,适合不同层次的开发者进行学习与二次开发。
VITA-1.5: 实时视觉和语音交互的GPT-4o级多模态大语言模型
VITA-1.5 是一款开源的多模态大语言模型,旨在实现接近实时的视觉和语音交互。它通过显著降低交互延迟和提升多模态性能,为用户提供更流畅的交互体验。该模型支持英语和中文,适用于多种应用场景,如图像识别、语音识别和自然语言处理等。其主要优点包括高效的语音处理能力和强大的多模态理解能力。
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