Level-Navi Agent是一个无需训练即可使用的框架,利用大语言模型进行深度查询理解和精准搜索。
Level-Navi Agent是一个开源的通用网络搜索代理框架,能够将复杂问题分解并逐步搜索互联网上的信息,直至回答用户问题。它通过提供Web24数据集,覆盖金融、游戏、体育、电影和事件等五大领域,为评估模型在搜索任务上的表现提供了基准。该框架支持零样本和少样本学习,为大语言模型在中文网络搜索代理领域的应用提供了重要参考。
一个开源的聊天应用,使用Exa的API进行网络搜索,结合Deepseek R1进行推理。
Exa & Deepseek Chat App是一个开源的聊天应用,旨在通过Exa的API进行实时网络搜索,并结合Deepseek R1语言模型进行推理,以提供更准确的聊天体验。该应用基于Next.js、TailwindCSS和TypeScript构建,使用Vercel进行托管。它允许用户在聊天中获取最新的网络信息,并通过强大的语言模型进行智能对话。该应用免费开源,适合开发者和企业用户使用,可作为聊天工具的开发基础。
本地网络研究和报告编写助手
Research Rabbit是一个基于人工智能的研究助手,能够自动深入用户定义的任何主题。它使用大型语言模型(LLM)根据用户的主题生成搜索查询,获取网络搜索结果,并用LLM总结结果。然后,它使用LLM反思总结,检查知识缺口,并生成新的搜索查询来填补这些缺口。这个过程会重复进行,直到用户定义的周期数,最终提供一个包含所有使用源的最终Markdown总结。该产品完全配置为与本地LLM(通过Ollama)一起运行。
自动化AI网络研究助手,利用本地大型语言模型进行深入研究。
Automated-AI-Web-Researcher-Ollama是一个创新的研究助理工具,它通过Ollama运行的本地大型语言模型来对任何给定的主题或问题进行深入的自动化在线研究。与传统的大型语言模型互动不同,这个工具通过将查询分解为专注的研究领域,系统地通过网络搜索和相关网站的抓取来调查,并将发现自动保存到一个包含所有内容和每个来源链接的文本文件中。此外,用户可以随时输入命令停止研究,然后大型语言模型会审查所有找到的内容并提供对原始主题或问题的全面总结。用户还可以询问大型语言模型关于其研究发现的问题。这个工具的主要优点是它不仅仅是一个聊天机器人,而是一个自动化的研究助理,系统地调查主题并维护有记录的研究轨迹。
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