生成式AI工具大全:提升工作效率的最佳选择

Spring AI: 构建Java生成式AI应用的强大工具

Spring AI: 构建Java生成式AI应用的强大工具

Spring AI是一个强大的框架,可以帮助Java开发者轻松构建基于大型语言模型的生成式AI应用。本文将详细介绍Spring AI的功能特性、使用方法以及示例项目,帮助读者快速上手这一创新技术。

Spring AIJavaLLM生成式AIOllamaGithub开源项目
Amazon Bedrock Samples: 探索AWS生成式AI服务的实用指南

Amazon Bedrock Samples: 探索AWS生成式AI服务的实用指南

深入了解Amazon Bedrock服务及其示例代码库,助您快速上手并充分利用AWS强大的生成式AI能力。

Amazon Bedrock生成式AI模型微调AI解决方案AI权限管理Github开源项目
Ocular: 革新企业搜索与生成式AI的开源平台

Ocular: 革新企业搜索与生成式AI的开源平台

Ocular是一个开源的企业级搜索和生成式AI平台,结合了ChatGPT的对话能力和Google搜索的检索功能,为企业提供基于自身数据的智能搜索和对话解决方案。

开源项目Ocular AI企业搜索生成式AIDocker开源Github
Towhee: 革新非结构化数据处理的开源机器学习框架

Towhee: 革新非结构化数据处理的开源机器学习框架

Towhee是一个创新的开源机器学习框架,专注于简化和加速非结构化数据的处理流程。通过结合大型语言模型(LLM)和先进的深度学习技术,Towhee为开发者提供了一个强大而灵活的工具,用于构建高效的数据处理管道。

TowheeLLM生成式AI深度学习模型多模态数据处理Github开源项目
LMOps: 微软开源的大语言模型操作工具集

LMOps: 微软开源的大语言模型操作工具集

LMOps是微软研究院开源的一套工具集,旨在为大语言模型和生成式AI模型提供基础研究和技术支持,以构建AI产品和实现AI能力。

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FedML: 一个统一且可扩展的联邦学习开源平台

FedML: 一个统一且可扩展的联邦学习开源平台

FedML是一个功能强大的开源平台,为大规模分布式训练、模型服务和联邦学习提供了统一且可扩展的机器学习库。本文将深入介绍FedML的架构、功能特性以及在人工智能领域的广泛应用。

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Learn Prompting: 探索提示工程和生成式AI的前沿

Learn Prompting: 探索提示工程和生成式AI的前沿

Learn Prompting是互联网上最全面的提示工程课程,涵盖60多个内容模块,翻译成9种语言,拥有蓬勃发展的社区。本文深入介绍了Learn Prompting项目,探讨了提示工程的发展前景及其在生成式AI领域的应用。

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LLMStack: 无代码平台打造AI应用的革新之路

LLMStack: 无代码平台打造AI应用的革新之路

LLMStack是一个创新的无代码平台,旨在简化AI应用的开发过程。它允许用户轻松构建生成式AI代理、工作流和聊天机器人,并将它们与数据和业务流程无缝集成。本文深入探讨了LLMStack的特性、应用场景及其对AI开发领域的影响。

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Cover-Agent: CodiumAI的AI驱动自动化测试生成工具

Cover-Agent: CodiumAI的AI驱动自动化测试生成工具

Cover-Agent是CodiumAI推出的一款创新型AI驱动的自动化测试生成工具,旨在提高代码覆盖率并简化测试流程。本文全面介绍了Cover-Agent的功能特性、安装使用方法以及未来发展规划。

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LLMStack: 构建生成式AI应用的无代码平台

LLMStack: 构建生成式AI应用的无代码平台

LLMStack是一个开源的无代码平台,用于构建生成式AI代理、工作流和聊天机器人,可以将它们连接到您的数据和业务流程中。本文将深入介绍LLMStack的特性、功能和应用场景。

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Cover-Agent: CodiumAI的革命性自动化测试生成工具

Cover-Agent: CodiumAI的革命性自动化测试生成工具

Cover-Agent是CodiumAI推出的一款创新型开源工具,利用生成式AI自动化单元测试的创建过程。它旨在简化和加速测试流程,确保高质量的软件开发。本文深入介绍了Cover-Agent的功能、使用方法及其对软件开发流程的重大影响。

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CodiumAI Cover-Agent: 革新自动化测试生成的AI工具

CodiumAI Cover-Agent: 革新自动化测试生成的AI工具

Cover-Agent是一款由CodiumAI开发的开源AI工具,旨在自动生成高质量的单元测试,提高代码覆盖率,简化开发流程。本文深入介绍了Cover-Agent的功能特性、使用方法及未来发展方向。

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