需求人群:
"Flowise适用于构建各种LLM应用场景,包括LLM链、问答检索链、语言翻译链等。"
使用场景示例:
使用Flowise构建一个LLM链的基本示例
使用Flowise构建一个问答检索链的示例
使用Flowise进行语言翻译的示例
产品特色:
快速构建LLM应用程序
支持定制化的LLM流程
提供可扩展的组件集成
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开源UI可视化工具,轻松构建定制化的LLM流程
Flowise是一个开源的UI可视化工具,使用LangchainJS编写,用于构建定制化的LLM流程。它支持快速构建LLM应用程序,并提供可扩展的组件集成。Flowise可以用于构建LLM链、问答检索链、语言翻译链等多种应用场景。它是一个免费的开源项目,适用于商业和个人使用。
mcp-use 是与 MCP 工具交互的最简单方式,支持自定义代理。
mcp-use 是一个开源的 MCP 客户端库,旨在帮助开发者将任何大型语言模型(LLM)连接到 MCP 工具,构建具有工具访问能力的自定义代理,而无需使用闭源或应用程序客户端。该产品提供了简单易用的 API 和强大的功能,可以应用于多个领域。
一个用于从文本和图像中提取结构化数据的代理API,基于LLMs实现。
l1m是一个强大的工具,它通过代理的方式利用大型语言模型(LLMs)从非结构化的文本或图像中提取结构化的数据。这种技术的重要性在于它能够将复杂的信息转化为易于处理的格式,从而提高数据处理的效率和准确性。l1m的主要优点包括无需复杂的提示工程、支持多种LLM模型以及内置缓存功能等。它由Inferable公司开发,旨在为用户提供一个简单、高效且灵活的数据提取解决方案。l1m提供免费试用,适合需要从大量非结构化数据中提取有价值信息的企业和开发者。
一个为LLM生成Git提交信息的插件
llm-commit 是一个为 LLM(Large Language Model)设计的插件,用于生成 Git 提交信息。该插件通过分析 Git 的暂存区差异,利用 LLM 的语言生成能力,自动生成简洁且有意义的提交信息。它不仅提高了开发者的提交效率,还确保了提交信息的质量和一致性。该插件适用于任何使用 Git 和 LLM 的开发环境,免费开源,易于安装和使用。
一个用于LLM预训练的高效网络爬虫工具,专注于高效爬取高质量网页数据。
Crawl4LLM是一个开源的网络爬虫项目,旨在为大型语言模型(LLM)的预训练提供高效的数据爬取解决方案。它通过智能选择和爬取网页数据,帮助研究人员和开发者获取高质量的训练语料。该工具支持多种文档评分方法,能够根据配置灵活调整爬取策略,以满足不同的预训练需求。项目基于Python开发,具有良好的扩展性和易用性,适合在学术研究和工业应用中使用。
一个开源的交互式开发环境,用于构建和优化基于LLM的数据处理管道。
DocWrangler是一个开源的交互式开发环境,旨在简化构建和优化基于大型语言模型(LLM)的数据处理管道的过程。它提供即时反馈、可视化探索工具和AI辅助功能,帮助用户更容易地探索数据、实验不同操作并根据发现优化管道。该产品基于DocETL框架构建,适用于处理非结构化数据,如文本分析、信息提取等。它不仅降低了LLM数据处理的门槛,还提高了工作效率,使用户能够更有效地利用LLM的强大功能。
开源全栈平台,为打造顶级LLM产品提供支持
Laminar是一个开源的全栈平台,专注于从第一性原理出发进行AI工程。它帮助用户收集、理解和使用数据,以提高大型语言模型(LLM)应用的质量。Laminar支持对文本和图像模型的追踪,并且即将支持音频模型。产品的主要优点包括零开销的可观测性、在线评估、数据集构建和LLM链管理。Laminar完全开源,易于自托管,适合需要构建和管理LLM产品的开发者和团队。
开源评估基础设施,为 LLM 提供信心
Confident AI 是一个开源的评估基础设施,为 LLM(Language Model)提供信心。用户可以通过编写和执行测试用例来评估自己的 LLM 应用,并使用丰富的开源指标来衡量其性能。通过定义预期输出并与实际输出进行比较,用户可以确定 LLM 的表现是否符合预期,并找出改进的方向。Confident AI 还提供了高级的差异跟踪功能,帮助用户优化 LLM 配置。此外,用户还可以利用全面的分析功能,识别重点关注的用例,实现 LLM 的有信心地投产。Confident AI 还提供了强大的功能,帮助用户自信地将 LLM 投入生产,包括 A/B 测试、评估、输出分类、报告仪表盘、数据集生成和详细监控。
将LLM模型打包成一个可执行文件
llamafile是一个将LLM(大型语言模型)模型及其权重打包成一个自包含可执行文件的工具。它结合了llama.cpp和Cosmopolitan Libc,可以让复杂的LLM模型被压缩成一个llamafile,无需进行任何安装和配置就可以在大多数计算机上本地运行。主要优点是使开源的LLM模型更易于开发者和终端用户访问。
Langroid是一个基于Python的轻量级LLM框架
Langroid是一个轻量级、可扩展和原则性的Python框架,可以轻松地构建基于LLM的应用程序。您可以设置代理,为它们配备可选组件(LLM、向量存储和方法),分配它们任务,并让他们通过交换消息协作解决问题。这个多代理范例的灵感来自Actor框架(但您不需要了解任何关于这个的知识!)。Langroid提供了一个全新的LLM应用程序开发方式,在简化开发人员体验方面进行了深思熟虑;它不使用Langchain。我们欢迎贡献--请参阅贡献文档以获取贡献想法。
开放源代码的 8B 参数文本到图像扩散模型。
Flex.2 是当前最灵活的文本到图像扩散模型,具备内置的重绘和通用控制功能。它是一个开源项目,由社区支持,旨在推动人工智能的民主化。Flex.2 具备 8 亿参数,支持 512 个令牌长度输入,并符合 OSI 的 Apache 2.0 许可证。此模型可以在许多创意项目中提供强大的支持。用户可以通过反馈不断改善模型,推动技术进步。
一个可以在一次传递中生成超逼真的对话的 TTS 模型。
Dia 是一个由 Nari Labs 开发的文本到语音(TTS)模型,具有 1.6 亿参数,能够直接从文本生成高度逼真的对话。该模型支持情感和语调控制,并能够生成非言语交流,如笑声和咳嗽。它的预训练模型权重托管在 Hugging Face 上,适用于英语生成。此产品对于研究和教育用途至关重要,能够推动对话生成技术的发展。
开源的全能 AI 助手,帮助完成各种任务。
Suna 是一个开源的 AI 助手,通过自然对话帮助用户轻松完成研究、数据分析和日常挑战。它结合强大的功能与直观的界面,能够高效解决复杂问题并自动化工作流程。Suna 的工具包包括无缝的浏览器自动化、文件管理、网站部署和与多种 API 的集成。其功能强大且灵活,适用于各种用户需求。
一个高效的强化学习框架,用于训练推理和搜索引擎调用的语言模型。
Search-R1 是一个强化学习框架,旨在训练能够进行推理和调用搜索引擎的语言模型(LLMs)。它基于 veRL 构建,支持多种强化学习方法和不同的 LLM 架构,使得在工具增强的推理研究和开发中具备高效性和可扩展性。
一款现代、功能丰富的无数据库平面文件 Wiki 平台。
LeoMoon Wiki-Go 是一款快速、现代的平面文件 Wiki,使用 Go 语言构建。它专注于简单性和性能,支持 Markdown 格式,完全不依赖数据库,零维护。适合个人知识管理、团队协作及内部文档。
基于 Intel Arc GPU 的 AI 图像生成与聊天机器人应用。
AI Playground 是一个开源项目,旨在为用户提供 AI 图像创建、图像风格化和聊天机器人的功能。它专为使用 Intel® Arc™ GPU 的 PC 设计,支持多种生成 AI 库和模型。此应用程序的主要优点在于其强大的图像生成能力和便捷的使用体验。适合 AI 开发者、设计师和爱好者,帮助他们探索和利用先进的 AI 技术。该软件为用户提供了自由选择和下载模型的灵活性,适合各种应用场景。
开源视频生成模型,支持多种生成任务。
Wan2.1-FLF2V-14B 是一个开源的大规模视频生成模型,旨在推动视频生成领域的进步。该模型在多项基准测试中表现优异,支持消费者级 GPU,能够高效生成 480P 和 720P 的视频。它在文本到视频、图像到视频等多个任务中表现出色,具有强大的视觉文本生成能力,适用于各种实际应用场景。
一个简单易用的语音克隆和语音模型训练工具。
EaseVoice Trainer 是一个后端项目,旨在简化和增强语音合成与转换训练过程。该项目基于 GPT-SoVITS 进行改进,注重用户体验和系统的可维护性。其设计理念不同于原始项目,旨在提供更模块化和定制化的解决方案,适用于从小规模实验到大规模生产的多种场景。该工具可以帮助开发者和研究人员更高效地进行语音合成和转换的研究与开发。
一款基于 Vue3 + ElementPlus 的聊天应用,内置多个大语言模型。
PureChat 是一款结合 AI 和前沿技术的现代聊天应用,采用 Vue3 和 ElementPlus 构建,内置 OpenAI、Ollama、DeepSeek 等大语言模型。其主要优点包括支持 Markdown 渲染和聊天记录截图功能,极大提升了用户的沟通效率与体验。PureChat 致力于为开发者提供一个快速掌握现代技术的平台。
一键将视频和音频转化为各种风格的文档。
AI 视频图文创作助手是一个开源工具,旨在将视频和音频内容转化为多种格式的文档,帮助用户进行二次阅读和思考。该产品的主要优势在于其完全开源、无需注册,用户可以在本地处理音视频文件,降低了使用成本。它非常适合需要将视听内容转化为文本的学生、研究人员和内容创作者。
轻松将现有代理框架中的工具、代理和调度器转换为 MCP 服务器。
automcp 是一个开源工具,旨在简化将各种现有代理框架(如 CrewAI、LangGraph 等)转换为 MCP 服务器的过程。这使得开发者可以通过标准化接口更容易地访问这些服务器。该工具支持多种代理框架的部署,并且通过易于使用的 CLI 界面进行操作。适合需要快速集成和部署 AI 代理的开发者,价格免费,适合个人和团队使用。
昆仑万维开源的高性能数学代码推理模型,性能卓越
Skywork-OR1是由昆仑万维天工团队开发的高性能数学代码推理模型。该模型系列在同等参数规模下实现了业界领先的推理性能,突破了大模型在逻辑理解与复杂任务求解方面的能力瓶颈。Skywork-OR1系列包括Skywork-OR1-Math-7B、Skywork-OR1-7B-Preview和Skywork-OR1-32B-Preview三款模型,分别聚焦数学推理、通用推理和高性能推理任务。此次开源不仅涵盖模型权重,还全面开放了训练数据集和完整训练代码,所有资源均已上传至GitHub和Huggingface平台,为AI社区提供了完全可复现的实践参考。这种全方位的开源策略有助于推动整个AI社区在推理能力研究上的共同进步。
使 AI 能够控制 Android 设备的强大自动化工具。
Droidrun 是一个强大的 Android 自动化工具,旨在使 AI 代理能够无缝地与 Android 应用程序进行互动。它结合了视觉理解和 UI 结构提取,为 AI 提供了一个强大的移动平台。Droidrun 目前处于等待名单阶段,面向个人开发者、小型团队和企业提供不同的解决方案。
Pusa 是一个新颖的视频扩散模型,支持多种视频生成任务。
Pusa 通过帧级噪声控制引入视频扩散建模的创新方法,能够实现高质量的视频生成,适用于多种视频生成任务(文本到视频、图像到视频等)。该模型以其卓越的运动保真度和高效的训练过程,提供了一个开源的解决方案,方便用户进行视频生成任务。
一款通过生成模型提升图像生成一致性的工具。
UNO 是一个基于扩散变换器的多图像条件生成模型,通过引入渐进式跨模态对齐和通用旋转位置嵌入,实现高一致性的图像生成。其主要优点在于增强了对单一或多个主题生成的可控性,适用于各种创意图像生成任务。
一个用于 PDF 科学论文翻译和双语对比的库。
BabelDOC 是一款旨在简化文档翻译的工具,特别是 PDF 文件。它不仅提供了命令行界面,还支持 Python API,并允许用户进行自我部署。该产品的主要优点在于其支持高达 1000 页的免费在线翻译服务,并具有良好的兼容性和扩展性。BabelDOC 旨在成为各种程序的嵌入式翻译解决方案,适用于学术研究、商业文件翻译等多个场景。
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