需求人群:
"该产品适合需要快速构建和管理行业数据集的企业,尤其是那些希望将非结构化数据转化为结构化数据以支持LLM RAG知识库的企业。它能够帮助企业节省时间和精力,专注于数据的价值挖掘而非数据处理本身。"
使用场景示例:
Gamora:处理网页数据,提升工作效率
Thanos:灵活获取数据,满足LLM产品需求
Sam Wilson:将播客音视频数据转化为LLM知识库
产品特色:
支持从API、网页、本地文件、图片、音频、视频等多种来源采集数据
将采集的数据转化为标准的Json、MarkDown格式,便于后续处理和集成
无缝集成到OpenAI Storage、Dify Datasets等LLM RAG知识库,也可通过API自定义集成
提供0门槛、开箱即用的体验,无需复杂配置即可快速上手
支持多种文件格式,包括.docx、.pdf、.txt、.md、.json、.jpg、.png、.mp3、.mov、.mp4等
使用教程:
访问官网https://supametas.ai/zh,点击'开始使用'按钮
选择数据来源方式(如API、网页、本地文件等)并创建任务
上传或输入数据源,平台自动进行数据采集和预处理
查看生成的结构化数据,可选择将其集成到LLM RAG知识库
根据需要调整数据处理参数,优化输出结果
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非结构化数据处理平台,助力企业快速构建行业数据集并集成到LLM RAG知识库
Supametas.AI是一款专注于非结构化数据处理的平台,旨在帮助企业快速将音频、视频、图片、文本等多种格式的数据转化为适用于LLM RAG知识库的结构化数据。该平台通过提供多种数据采集方式和强大的预处理功能,极大地简化了数据处理流程,降低了企业构建行业数据集的门槛。其无缝集成到LLM RAG知识库的能力,使得企业能够更高效地利用数据驱动业务发展。Supametas.AI的定位是成为行业领先的LLM数据结构化处理开发平台,满足企业在数据隐私和灵活性方面的需求。
一个由LLM驱动的数据处理系统。
DocETL是一个强大的系统,用于处理和分析大量文本数据。它通过利用大型语言模型(LLM)的能力,能够自动优化数据处理流程,并将LLM与非LLM操作无缝集成。该系统的主要优点包括其声明式的YAML定义方式,使得用户可以轻松地定义复杂的数据处理流程。此外,DocETL还提供了一个交互式的playground,方便用户进行提示工程的实验。产品背景信息显示,DocETL在2024年12月推出了DocWrangler,这是一个新的交互式playground,旨在简化提示工程。价格方面,虽然没有明确标出,但从提供的使用案例来看,运行和优化数据处理流程的成本相对较低。产品定位主要是为需要处理大量文本数据并从中提取有价值信息的用户提供服务。
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。
Uplyt将您的Google Analytics数据转化为清晰、可操作的AI动力洞见。
Uplyt是一个通过AI提供清晰、可操作见解的Google Analytics数据处理工具。它能够帮助用户连接数据、探索关键指标、做出更明智的决策,而且无需设置即可使用。Uplyt旨在简化Google Analytics的使用,节省时间,让用户更智能地行动。
将任何网页转换为实时JSON API,无需编写爬虫代码,仅需输入URL和所需的JSON格式。
PulpMiner是一个可以将任何网页数据转换为结构化实时JSON API的工具,它消除了数据提取和API构建的繁琐工作,提供AI驱动的实时API,价格灵活,即时设置。
开源的 AI 研究助手,集成多种外部资源。
SurfSense 是一款开源的 AI 研究助手,它将多种外部资源(如搜索引擎、Slack、Notion 等)整合在一起,帮助用户高效地进行研究和信息管理。该产品支持多种文件格式的上传与搜索,具备自然语言交互能力,并能快速生成内容。SurfSense 旨在提升研究效率,适合对知识管理有高需求的用户。
使用AI技术提供的Monorepo工具包,帮助快速构建应用程序。
MonoKit是一个AI驱动的monorepo工具包,提供了Next.js Turborepo起始套件,深度整合MCP服务器,以及适用于LLM的模板。它有助于加快应用程序的构建速度,并提供优化的代码结构,帮助AI代理更好地理解项目上下文,从而提供更准确的代码建议。
mutatio是一个AI提示工程平台,帮助AI工程师系统测试,衡量和优化提示。
mutatio是一个现代LLM提示实验平台,可帮助用户Craft,refine和optimize他们的AI提示。它允许用户创建和测试各种提示变异,以提高AI的输出质量。
智能AI代理工具,无需编码,一键生成自动化工作流。
Nutix AI是一个平台,允许您通过录制屏幕、上传录制内容,让Nutix生成AI代理来执行任务。其主要优点包括无需编码、多功能性、安全性和简便的操作。Nutix AI定位于帮助用户节省时间和成本,提高工作效率。
一个模型上下文协议服务器,用于 Excel 文件操作。
Excel MCP Server 是一个无须安装 Microsoft Excel 即可操作 Excel 文件的服务器,用户可以创建、读取和修改 Excel 工作簿。该工具的主要优点在于它的易用性和灵活性,支持多种 Excel 功能,并可通过 AI 代理进行文件操作。此产品适合需要频繁处理 Excel 文件的用户,如数据分析师、财务人员等。此工具是开源的,使用 Python 开发,便于在本地或远程服务器上运行。
mcp-use 是与 MCP 工具交互的最简单方式,支持自定义代理。
mcp-use 是一个开源的 MCP 客户端库,旨在帮助开发者将任何大型语言模型(LLM)连接到 MCP 工具,构建具有工具访问能力的自定义代理,而无需使用闭源或应用程序客户端。该产品提供了简单易用的 API 和强大的功能,可以应用于多个领域。
一个针对机器学习优化的多模态 OCR 管道。
该产品是一个专门设计的 OCR 系统,旨在从复杂的教育材料中提取结构化数据,支持多语言文本、数学公式、表格和图表,能够生成适用于机器学习训练的高质量数据集。该系统利用多种技术和 API,能够提供高精度的提取结果,适合学术研究和教育工作者使用。
通过与LLM对话构建持久知识,存于本地Markdown文件
Basic Memory是一款知识管理系统,借助与LLM的自然对话构建持久知识,并保存于本地Markdown文件。它解决了多数LLM互动短暂、知识难留存的问题。其优点包括本地优先、双向读写、结构简单、可形成知识图谱、兼容现有编辑器、基础设施轻量。定位为帮助用户打造个人知识库,采用AGPL - 3.0许可证,无明确价格信息。
探索和安装 MCP 流行服务器。
MCP 服务器提供了与多种 API 集成的标准化接口,支持 AI 模型与 Web 内容的交互,适合开发者和企业进行高效的自动化和集成。它能够简化复杂的工作流程并提升生产力,是构建 AI 驱动应用的重要工具,适用于各类企业需求。通过 MCP,用户可以无缝连接到各种服务,轻松获取和处理数据,提升业务效率。
一个轻量级且强大的多智能体工作流框架
OpenAI Agents SDK是一个用于构建多智能体工作流的框架。它允许开发者通过配置指令、工具、安全机制和智能体之间的交接来创建复杂的自动化流程。该框架支持与任何符合OpenAI Chat Completions API格式的模型集成,具有高度的灵活性和可扩展性。它主要用于编程场景中,帮助开发者快速构建和优化智能体驱动的应用程序。
一个关于大型语言模型(LLM)后训练方法的教程、调查和指南资源库。
Awesome-LLM-Post-training 是一个专注于大型语言模型(LLM)后训练方法的资源库。它提供了关于 LLM 后训练的深入研究,包括教程、调查和指南。该资源库基于论文《LLM Post-Training: A Deep Dive into Reasoning Large Language Models》,旨在帮助研究人员和开发者更好地理解和应用 LLM 后训练技术。该资源库免费开放,适合学术研究和工业应用。
一个用于从文本和图像中提取结构化数据的代理API,基于LLMs实现。
l1m是一个强大的工具,它通过代理的方式利用大型语言模型(LLMs)从非结构化的文本或图像中提取结构化的数据。这种技术的重要性在于它能够将复杂的信息转化为易于处理的格式,从而提高数据处理的效率和准确性。l1m的主要优点包括无需复杂的提示工程、支持多种LLM模型以及内置缓存功能等。它由Inferable公司开发,旨在为用户提供一个简单、高效且灵活的数据提取解决方案。l1m提供免费试用,适合需要从大量非结构化数据中提取有价值信息的企业和开发者。
为LLM训练和推理生成网站整合文本文件的工具
LLMs.txt生成器是一个由Firecrawl提供支持的在线工具,旨在帮助用户从网站生成用于LLM训练和推理的整合文本文件。它通过整合网页内容,为训练大型语言模型提供高质量的文本数据,从而提高模型的性能和准确性。该工具的主要优点是操作简单、高效,能够快速生成所需的文本文件。它主要面向需要大量文本数据进行模型训练的开发者和研究人员,为他们提供了一种便捷的解决方案。
CocoIndex 是一个开源的数据索引引擎,支持自定义转换逻辑和增量更新。
CocoIndex 是一款面向数据索引的开源引擎,专注于数据提取、转换和索引。它支持自定义数据转换逻辑和增量更新,能够有效处理大规模数据流。产品主要面向数据科学家、工程师和企业用户,旨在简化数据索引流程,提高数据处理效率。CocoIndex 提供开源版本和企业级服务,开源版本完全免费,企业级服务则提供额外支持和功能,满足不同用户的需求。
上传数据文件,即可进行数据清洗、转换、可视化、分析、建模或生成报告。
DataSci Pro 是一款专注于数据处理与分析的在线工具,旨在帮助用户快速将数据转化为有价值的见解。它通过提供一站式的数据处理服务,包括数据清洗、转换、可视化、分析、建模以及报告生成等功能,极大地简化了数据科学的工作流程。该产品主要面向数据科学家、分析师以及对数据处理有需求的商业用户,其优势在于便捷性、高效性和易用性,用户无需复杂的编程技能即可完成复杂的数据分析任务。目前尚不清楚其具体价格和定位,但从其功能来看,可能定位于中高端用户群体。
基于LLM的文章翻译工具,自动翻译并创建多语言Markdown文件。
hugo-translator是一个基于大型语言模型(LLM)驱动的文章翻译工具。它能够自动将文章从一种语言翻译为另一种语言,并生成新的Markdown文件。该工具支持OpenAI和DeepSeek的模型,用户可以通过简单的配置和命令快速完成翻译任务。它主要面向使用Hugo静态网站生成器的用户,帮助他们快速实现多语言内容的生成和管理。产品目前免费开源,旨在提高内容创作者的效率,降低多语言内容发布的门槛。
Scira AI 是一个多功能的 AI 平台,提供多种 API 接口,支持多种应用场景。
Scira AI 是一个强大的 AI 平台,通过集成多种 API 接口,为用户提供广泛的应用支持。它支持多种数据处理和分析功能,能够满足不同用户在不同场景下的需求。该平台的主要优点是灵活性高、功能丰富,能够快速部署和使用。它适用于需要多种 AI 功能支持的用户和企业,价格和具体定位可能因用户需求而异。
基于LLM的代理框架,用于在代码库中执行大规模代码迁移。
Aviator Agents 是一款专注于代码迁移的编程工具。它通过集成LLM技术,能够直接与GitHub连接,支持多种模型,如Open-AI o1、Claude Sonnet 3.5、Llama 3.1和DeepSeek R1。该工具可以自动执行代码迁移任务,包括搜索代码依赖、优化代码、生成PR等,极大提高了代码迁移的效率和准确性。它主要面向开发团队,帮助他们高效完成代码迁移工作,节省时间和精力。
OOMOL Studio 是一个通过直观视觉交互连接代码片段和 API 服务的 AI 工作流 IDE。
OOMOL Studio 是一款面向开发人员和数据科学家的 AI 工作流 IDE。它通过直观的视觉交互方式,帮助用户轻松连接代码片段和 API 服务,从而缩短从想法到产品的距离。该产品支持 Python 和 Node.js 等编程语言,内置丰富的 AI 功能节点和大模型 API,能够满足用户在数据处理、多媒体处理等多场景下的需求。其主要优点包括直观交互、预安装环境、编程友好和社区共享等。产品定位为高效、便捷的 AI 开发工具,适用于不同技术水平的用户。
一个基于 DuckDB 和 3FS 构建的轻量级数据处理框架
Smallpond 是一个高性能的数据处理框架,专为大规模数据处理而设计。它基于 DuckDB 和 3FS 构建,能够高效处理 PB 级数据集,无需长时间运行的服务。Smallpond 提供了简单易用的 API,支持 Python 3.8 至 3.12,适合数据科学家和工程师快速开发和部署数据处理任务。其开源特性使得开发者可以自由定制和扩展功能。
一个为LLM生成Git提交信息的插件
llm-commit 是一个为 LLM(Large Language Model)设计的插件,用于生成 Git 提交信息。该插件通过分析 Git 的暂存区差异,利用 LLM 的语言生成能力,自动生成简洁且有意义的提交信息。它不仅提高了开发者的提交效率,还确保了提交信息的质量和一致性。该插件适用于任何使用 Git 和 LLM 的开发环境,免费开源,易于安装和使用。
一个用于LLM预训练的高效网络爬虫工具,专注于高效爬取高质量网页数据。
Crawl4LLM是一个开源的网络爬虫项目,旨在为大型语言模型(LLM)的预训练提供高效的数据爬取解决方案。它通过智能选择和爬取网页数据,帮助研究人员和开发者获取高质量的训练语料。该工具支持多种文档评分方法,能够根据配置灵活调整爬取策略,以满足不同的预训练需求。项目基于Python开发,具有良好的扩展性和易用性,适合在学术研究和工业应用中使用。
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