需求人群:
"目标受众为开发者、数据科学家和企业用户,他们需要一个强大的工具来处理和分析大量数据,Verba 提供了高度定制化和自动化的数据探索解决方案,帮助他们更有效地获取信息和洞见。"
使用场景示例:
数据科学家使用Verba来分析研究数据,提取关键洞见。
企业用户利用Verba来优化客户服务,通过聊天机器人提供即时帮助。
开发者将Verba集成到他们的应用程序中,增强数据查询和处理能力。
产品特色:
支持本地和云端部署,提供灵活的查询和交互方式。
结合Weaviate的上下文感知数据库,实现高效的数据检索和生成。
支持多种RAG框架、数据类型、分块和检索技术,以及不同的大型语言模型(LLM)提供商,如OpenAI、Cohere、Google等。
提供PDF、CSV/XLSX等多格式数据的导入功能。
支持语义搜索与关键词搜索的结合,提高搜索的准确性和效率。
具备语义缓存功能,根据语义含义保存和检索结果。
提供自动补全建议,提高用户体验。
使用教程:
1. 安装必要的Python环境和依赖。
2. 通过pip安装Verba或从源代码构建。
3. 配置所需的环境变量,如Weaviate URL、API密钥等。
4. 启动Verba应用程序。
5. 使用管理控制台导入数据。
6. 在聊天页面提出相关问题,获取语义相关的数据块和生成的答案。
7. 根据需要配置RAG管道。
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利用知识图谱和文档网络增强语言模型性能
Knowledge Graph RAG 是一个开源的Python库,它通过创建知识图谱和文档网络来增强大型语言模型(LLM)的性能。这个库允许用户通过图谱结构来搜索和关联信息,从而为语言模型提供更丰富的上下文。它主要应用于自然语言处理领域,尤其是在文档检索和信息抽取任务中。
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。
Cohere的生成AI平台使用指南
Cookbooks是Cohere提供的一个在线文档平台,旨在帮助开发者和用户了解如何利用Cohere的生成AI平台构建各种应用。它包含了多种使用案例的指南,如构建代理、集成开源软件、语义搜索、云服务、检索增强生成(RAG)、摘要生成等。这些指南提供了最佳实践,帮助用户最大限度地利用Cohere的模型,并且所有内容都已设置好,准备就绪,供用户开始测试。
基于LLM大模型的开源AI知识库构建平台
FastGPT是一个开源的AI知识库构建平台,提供数据处理、模型调用、RAG检索、可视化AI工作流编排等能力,帮助用户轻松构建复杂的AI应用。它支持特定领域AI客服的构建,自动化数据预处理,工作流编排,以及强大的API集成。FastGPT的优势在于其开源性、独特的QA结构、可视化工作流、无限扩展性、便于调试,并支持多种模型。
先进的AI检索器,用于RAG。
DenserRetriever是一个开源的AI检索模型,专为RAG(Retrieval-Augmented Generation)设计,利用社区协作的力量,采用XGBoost机器学习技术有效结合异构检索器,旨在满足大型企业的需求,并且易于部署,支持docker快速启动。它在MTEB检索基准测试中达到了最先进的准确性,并且Hugging Face排行榜上也有其身影。
开源框架,用于构建模块化的生产级应用程序。
Cognita 是一个开源框架,用于组织 RAG(Retrieval Augmented Generation)代码库,并提供一个前端界面,以便在不同的 RAG 定制中进行实验。它提供了一种简单的方法来组织代码库,使得在本地测试变得容易,同时也能够部署到生产环境中。Cognita 使用 Langchain/Llamaindex 作为底层技术,并提供了一个组织结构,使得每个 RAG 组件都是模块化的、API 驱动的,并且易于扩展。
通过自然语言生成SQL查询,简化数据库交互。
Vanna是一个使用Retrieval-Augmented Generation (RAG) 技术的开源Python框架,用于SQL生成和相关功能。它通过训练RAG模型,将自然语言问题转换为SQL查询,从而允许用户以提问的形式与数据库进行交互。Vanna的主要优点包括高准确度、安全性、私有性、自学习能力,并且支持任何SQL数据库。
开源的基于深度文档理解的RAG(检索增强生成)引擎
RAGFlow是一个开源的RAG(Retrieval-Augmented Generation)引擎,基于深度文档理解,提供流线型的RAG工作流程,适用于各种规模的企业。它结合了大型语言模型(LLM)提供真实的问答能力,支持从各种复杂格式数据中引用确凿的引文。
结合文本提取、网络分析和大型语言模型提示与总结的端到端系统
GraphRAG (Graphs + Retrieval Augmented Generation) 是一种通过结合文本提取、网络分析以及大型语言模型(LLM)的提示和总结,来丰富理解文本数据集的技术。该技术即将在GitHub上开源,是微软研究项目的一部分,旨在通过先进的算法提升文本数据的处理和分析能力。
开源的先进文本嵌入模型
Snowflake Arctic Embed是一系列基于Apache 2.0许可开源的文本嵌入模型,专为检索用例设计。这些模型在Massive Text Embedding Benchmark (MTEB)检索基准测试中提供了领先的检索性能,为组织在结合专有数据集与大型语言模型(LLMs)进行检索增强生成(RAG)或语义搜索服务时提供了新的优势。这些模型的尺寸从超小型(xs)到大型(l),具有不同的上下文窗口和参数数量,以满足不同企业的延迟、成本和检索性能需求。
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。
高效开发你的AI原生应用
百度智能云千帆AppBuilder是一款专门用于高效开发AI原生应用的平台。它提供了一站式的AI原生应用开发资源和工具,包括开箱即用的应用框架、丰富的AI能力组件以及连接云资源等。主要功能有:1.开源应用框架,如知识增强应用框架(RAG)、Agent框架等。2.丰富AI组件,如语音识别、TTS、文生图、向量引擎等。3.连接云资源,提供CPU/GPU计算、存储等服务。该平台降低了AI应用开发门槛,帮助企业高效开发AI原生应用。
基于GPT的视频检索和传输代理
StreamRAG是一个开源的视频检索和流媒体代理,使用GPT理解用户的查询意图,并从视频数据库中检索相关视频进行回复。它支持上传和管理视频集合,并通过RESTful API将其发布为ChatGPT技能,以提供语音搜索和响应能力。
开源的 RAG 框架
Embedchain 是一个开源的 RAG 框架,旨在简化 AI 应用的创建和部署。它以 “常规但可配置” 为设计原则,既适用于软件工程师,也适用于机器学习工程师。Embedchain 简化了 RAG 应用的创建过程,提供了一个无缝的管理各种非结构化数据的流程。它可以高效地将数据分成可管理的块,生成相关的嵌入,并将它们存储在矢量数据库中以实现优化的检索。借助各种多样的 API,它使用户能够提取上下文信息、找到精确的答案或参与交互式聊天对话,所有这些都根据他们自己的数据进行定制。
AI数字人智能交互平台
DUIX是一个开源的AI数字人智能交互平台,由硅基智能打造。它允许开发者接入多种大模型和语音能力,实现数字人实时交互,并支持在Android和iOS多终端一键部署。DUIX适用于多种场景,包括地铁、银行、政务等,具有低成本快速部署、小网络依赖和功能多样化的特点。
你的私人AI聊天工具,运行在浏览器中。
Chatty是一个利用WebGPU技术在浏览器中本地且私密地运行大型语言模型(LLMs)的私人AI聊天工具。它提供了丰富的浏览器内AI体验,包括本地数据处理、离线使用、聊天历史管理、支持开源模型、响应式设计、直观UI、Markdown和代码高亮显示、文件聊天、自定义内存支持、导出聊天记录、语音输入支持、重新生成响应以及明暗模式切换等功能。
macOS风格的开源React桌面环境
MacAIverse是一个完全由AI生成代码,使用React构建的macOS风格的开源桌面环境。该项目由Claude AI助手初始创建,现在开放给其他Claude实例或其他开发者贡献新的应用。它遵循macOS设计原则,保持与整体桌面环境的一致性,并通过Tailwind CSS和framer-motion库实现流畅的动画和响应式布局。
极速、高度相关的搜索引擎
Meilisearch是一个灵活且强大的用户为中心的搜索引擎,可以轻松添加到任何网站或应用程序中。它以其极速的搜索响应(小于50毫秒)和即插即用的特性(智能预设,零配置启动)著称。Meilisearch还提供了先进的全文搜索引擎,具有出色的相关性,适用于各种用例。此外,它是一个开源项目,拥有一个友好且快速增长的社区。
本地机器智能的探索之旅
Local III是一个由超过100名来自世界各地的开发者共同开发的更新,它提供了易于使用的本地模型浏览器,深度集成了推理引擎如Ollama,为开放模型如Llama3、Moondream和Codestral定制了配置文件,并提供了一套设置,使离线代码解释更加可靠。Local III还引入了一个免费的、托管的、可选的模型通过解释器--model i。与i模型的对话将用于训练我们自己的开源计算机控制语言模型。
构建一个会讲故事的人工智能大型语言模型。
LLM101n是一个开源课程,旨在教授如何从头开始构建一个能讲故事的人工智能大型语言模型(LLM)。课程内容涵盖了从基础到高级的多个方面,包括语言模型、机器学习、深度学习框架等,适合希望深入理解AI和LLM的编程人员和研究人员。
AI驱动的后端代码生成平台
Amplication是一个开源的、强大的开发平台,旨在革新.NET和Node.js应用程序的创建过程。它通过AI技术将想法快速转化为生产就绪的代码,自动化后端应用程序开发,确保一致性、可预测性,并符合最高标准。Amplication的用户友好界面促进了API、数据模型、数据库、认证和授权的无缝集成。它基于灵活的插件架构构建,允许轻松定制代码,并提供多样化的集成选项。Amplication专注于协作,简化了面向团队的开发,使其成为从初创公司到大型企业各规模团队的理想选择。
开源实时翻译应用,支持多语种对话。
RTranslator 是全球首款开源的实时翻译应用,专为 Android 设计,支持多种语言的实时对话翻译。它利用 Meta 的 NLLB 和 OpenAI 的 Whisper 模型,实现高质量的翻译和语音识别,保护用户隐私,且支持离线使用。
一站式AI聊天平台,自由定制,支持多种AI服务。
LibreChat是一个免费、开源的AI聊天平台,提供广泛的定制选项,支持众多AI提供商、服务和集成。它以熟悉的界面,创新的增强功能,服务于所有AI对话,满足您所需的用户数量。
一个用于Lumina模型的Python包装器
ComfyUI-LuminaWrapper是一个开源的Python包装器,用于简化Lumina模型的加载和使用。它支持自定义节点和工作流,使得开发者能够更便捷地集成Lumina模型到自己的项目中。该插件主要面向希望在Python环境中使用Lumina模型进行深度学习或机器学习的开发者。
52B参数的开源多语言大型语言模型
Tele-FLM(亦称FLM-2)是一个52亿参数的开源多语言大型语言模型,具有稳定高效的预训练范式和增强的事实判断能力。基于解码器仅变换器架构,已在大约2T的token上进行训练。Tele-FLM在同等规模上展现出优越的性能,有时甚至超越了更大的模型。除了分享模型权重外,我们还提供了核心设计、工程实践和训练细节,期待它们对学术界和工业界社区都有所裨益。
开源AI工具,推动AI民主化。
ComfyUI是一个开源AI模型,致力于推动AI工具的民主化和开源化。它由一个团队创建和维护,旨在为AI社区提供易于使用、安全和可靠的工具。ComfyUI支持通过各种工具,如节点管理器、节点注册表、命令行界面、自动化测试和公共文档来支持其生态系统。团队相信开源模型将在长期内胜过封闭模型,并致力于通过社区驱动的方式推动AI工具的发展。
开源代码语言模型,支持多编程语言。
DeepSeek-Coder-V2是一个开源的Mixture-of-Experts代码语言模型,性能可与GPT4-Turbo相媲美,在代码特定任务上表现突出。它通过额外的6万亿个token进一步预训练,增强了编码和数学推理能力,同时保持了在一般语言任务上的相似性能。与DeepSeek-Coder-33B相比,在代码相关任务、推理和一般能力方面都有显著进步。此外,它支持的编程语言从86种扩展到338种,上下文长度从16K扩展到128K。
一站式团队协作平台
Huly是一个开源的一站式团队协作平台,旨在替代Linear、Jira、Slack和Notion。它集成了项目管理、团队计划、虚拟办公室、聊天和文档管理等功能,为开发者和产品团队提供了强大的协作机会。Huly支持键盘快捷键、团队日历、即时通知、时间块管理、高质量音视频会议等特性,并且可以与GitHub双向同步,帮助团队高效管理任务和知识。
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