最佳Github AI工具与开源项目集锦
pgai: 为PostgreSQL开发者赋予AI工程超能力
pgai是一个开源的PostgreSQL扩展，它将嵌入和生成模型引入数据库，使PostgreSQL成为AI应用的更佳选择。本文深入探讨了pgai的特性、优势及其对AI开发的重要意义。
Awesome-LLM-Eval: 大型语言模型评测工具与基准的全面指南
本文全面介绍了Awesome-LLM-Eval项目,这是一个精心策划的大型语言模型(LLM)评测资源列表,包括工具、数据集、基准、演示、排行榜等,旨在探索生成式AI的技术边界。文章详细阐述了项目的各个方面,为研究人员和开发者提供了宝贵的LLM评测参考。
ChatGPT Your Files: 构建安全的文档聊天应用
本文介绍了如何使用Supabase和OpenAI构建一个安全的文档聊天应用,实现上传文件、生成嵌入向量、检索相关内容并与ChatGPT交互的功能。
RestAI：开源的AI即服务平台
RestAI是一个基于LlamaIndex、Ollama和HF Pipelines构建的开源AIaaS平台，支持多种LLM模型和精确的嵌入使用与调优，为开发者提供了便捷的AI项目创建和API调用服务。
Super-RAG：高性能RAG管道的革新者
Super-RAG是一个创新的开源项目，旨在为AI应用提供超高性能的RAG(检索增强生成)管道。它集成了摘要生成、检索/重排和代码解释器等功能于一个简单的API中，为开发者提供了强大而灵活的工具来构建先进的AI应用。
Safeguards Shield: 构建安全可靠的AI应用程序的开发者工具包
Safeguards Shield是一款专为开发者打造的工具包,旨在帮助构建安全可靠的AI应用程序。它通过多层防护机制,为生成式AI应用提供全面保护,有效降低LLM使用风险,加速AI应用从原型到生产的过程。
Search with AI：打造你自己的AI对话搜索引擎
Search with AI是一个开源项目，允许用户构建自己的基于对话的AI搜索引擎。它支持多种大语言模型和搜索引擎，提供了简洁美观的用户界面，并支持Docker一键部署。本文详细介绍了该项目的特性、部署方法和使用说明。
RAG-Retrieval: 革新检索增强生成的全链路解决方案
RAG-Retrieval 提供了统一的 RAG 检索微调和推理框架,支持多种检索模型,并开发了轻量级 Python 库实现高效推理,为 RAG 应用提供全面解决方案。
老虎:自然界中的顶级掠食者
老虎是世界上最大的猫科动物之一,以其强大的体魄和独特的条纹外观闻名于世。本文将全面介绍老虎的生理特征、生活习性、分布现状以及面临的生存威胁,探讨这一濒危物种的保护现状与未来。
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。
AgentSearch：革新搜索代理和本地搜索的强大框架
AgentSearch是一个创新的框架，旨在通过整合多种LLM技术和搜索引擎，为搜索代理提供强大支持，并实现可定制的本地搜索功能。本文深入探讨了AgentSearch的特性、应用场景及其在人工智能搜索领域的重要意义。
Smart Second Brain: 让您的第二大脑更智能的Obsidian插件
Smart Second Brain是一款免费开源的Obsidian插件,旨在通过人工智能助手提升您的知识管理效率。它可以直接访问和处理您的笔记,无需手动编辑提示,并且可以完全离线运行,确保您的数据隐私和安全。
AppBuilder-SDK: 构建AI原生应用的一站式开发平台
AppBuilder-SDK是百度智能云千帆AppBuilder面向AI原生应用开发者提供的一站式开发平台的客户端SDK。它提供了调用大模型、使用能力组件、编排工作流等功能,帮助开发者快速构建AI应用。
LLM-Search: 革新本地文档检索的高级RAG系统
LLM-Search是一个基于大型语言模型的高级检索增强生成(RAG)系统,旨在提供便捷、强大的本地文档问答功能。它通过简单的YAML配置支持多文档集合交互,并在基础RAG之上实现了多项创新,包括更好的文档解析、混合搜索、HyDE增强搜索、聊天历史、深度链接等功能。
Continuous-Eval: 数据驱动的LLM应用评估框架
Continuous-Eval是一个开源的数据驱动评估框架,专为LLM驱动的应用提供全面的评估解决方案。它支持模块化评估、丰富的指标库、用户反馈整合以及合成数据集生成,为LLM应用的持续优化提供了强大支持。
pg_vectorize: 在PostgreSQL上构建AI工作负载的最简单方法
pg_vectorize是一个PostgreSQL扩展，它自动化了文本到嵌入向量的转换和编排过程，并提供了与最流行的LLM的集成。这使得您只需两个函数调用就可以在现有数据上进行向量搜索和构建LLM应用程序。
AnglE:一个强大的句子嵌入训练和推理框架
AnglE是一个用于训练和推理强大句子嵌入的开源框架,它基于角度优化的损失函数,可以轻松训练出最先进的BERT/LLM句子嵌入模型。本文详细介绍了AnglE的特性、使用方法及其在自然语言处理领域的重要成就。
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。
Local RAG: 构建离线开源检索增强生成系统
Local RAG是一个离线、开源的检索增强生成(RAG)系统,可以利用开源大语言模型处理本地文件,无需依赖第三方服务或将敏感数据传输出网络。
Qmedia：为内容创作者打造的开源AI内容搜索引擎
Qmedia是一款专为内容创作者设计的开源多媒体AI内容搜索引擎，支持文本、图像和短视频的提取和分析，可实现全本地部署，并支持多模态RAG内容问答。本文将详细介绍Qmedia的主要特性、安装使用方法以及未来发展计划。
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