一个支持从PDF、图像、办公文档等多种格式中提取文本的Python库。
Kreuzberg是一个现代Python库,专注于从各种文档中提取文本。它通过简洁的API和本地处理能力,为用户提供高效的文本提取解决方案。该库支持多种文件格式,包括PDF、图像、办公文档等,无需复杂的配置或外部API调用。它采用异步接口设计,提高了处理效率,同时保持了轻量级的资源占用。Kreuzberg适用于需要本地化文本提取的场景,如RAG应用等,其主要优点是简单易用、资源高效且功能强大。
一个基于AI的深度研究工具,能够持续搜索信息直至满足用户查询需求。
OpenDeepResearcher 是一个基于 AI 的研究工具,通过结合 SERPAPI、Jina 和 OpenRouter 等服务,能够根据用户输入的查询主题,自动进行多轮迭代搜索,直至收集到足够的信息并生成最终报告。该工具的核心优势在于其高效的异步处理能力、去重功能以及强大的 LLM 决策支持,能够显著提升研究效率。它主要面向需要进行大量文献搜索和信息整理的科研人员、学生以及相关领域的专业人士,帮助他们快速获取高质量的研究资料。该工具目前以开源形式提供,用户可以根据需要自行部署和使用。
微软研究院的AutoGen v0.4,重新构想代理型AI的基础,提升可扩展性、鲁棒性和可伸缩性。
AutoGen v0.4是微软研究院推出的一款代理型AI模型,旨在通过其异步、事件驱动的架构,改善代码质量、鲁棒性、通用性和可伸缩性。该模型通过社区反馈进行了全面重构,以支持更广泛的代理场景,包括多代理协作、分布式计算和跨语言支持等。AutoGen v0.4的发布为代理型AI应用和研究奠定了坚实基础,推动了AI技术在多个领域的应用和发展。
开源背景工作平台,无超时限制。
Trigger.dev是一个开源的背景工作平台,允许开发者编写常规的异步代码,而平台则负责从部署到弹性扩展的所有工作。它支持无超时、实时监控和零基础设施管理。该平台特别适合需要处理长时间运行任务的开发者,提供了一个无需管理服务器的解决方案,并且可以根据需要自动扩展。
智能适应用例、数据和查询的RAG框架
Fast GraphRAG是一个为可解释、高精度、代理驱动的检索工作流程而设计的流线型和可提示的框架。它通过构建图谱来提供人类可导航的知识视图,支持查询、可视化和更新。该框架旨在大规模运行,无需沉重的资源或成本要求,自动生成和优化图谱以适应特定领域和本体需求,并支持实时更新。Fast GraphRAG利用PageRank基于图的探索,增强了准确性和可靠性,并且完全异步,提供完整的类型支持,以实现健壮和可预测的工作流程。
高效处理大量异步查询的API
Message Batches API是Anthropic推出的一款API,它允许开发者异步处理大量查询,每个批次最多可包含10,000个查询。这种API特别适合处理不需要实时响应的非时间敏感任务,如客户反馈分析、语言翻译等。它在提供高吞吐量的同时,成本仅为标准API调用的一半,使得大规模数据处理变得更加经济高效。
在3行代码内构建浏览器控制代理
Sentient 是一个框架/SDK,允许开发者在3行代码内构建能够控制浏览器的智能代理。它利用最新的人工智能技术,通过简单的代码即可实现复杂的网络交互和自动化任务。Sentient 支持多种AI模型,包括OpenAI、Together AI等,能够根据用户的具体需求提供定制化的解决方案。
轻量级Python库,用于使用大型语言模型进行网站抓取。
Parsera是一个轻量级的Python库,专门设计用于与大型语言模型(LLMs)结合,以简化网站数据抓取的过程。它通过使用最少的令牌来提高速度并降低成本,使得数据抓取变得更加高效和经济。Parsera支持多种聊天模型,并且可以自定义使用不同的模型,如OpenAI或Azure。
异步优先的多智能体系统框架
llama-agents 是一个异步优先的框架,用于构建、迭代和生产化多智能体系统,包括多智能体通信、分布式工具执行、人工在环等。每个智能体被视为一个服务,不断处理传入的任务。智能体从消息队列中拉取和发布消息。系统顶部是控制平面,它跟踪正在进行的任务,网络中的服务,并决定哪个服务应该处理任务的下一步。
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