产品库

拖放方式创建agent工作群用于自定义业务逻辑

React Flow是一个开源的可视化编辑器,允许用户通过拖放的方式创建agent工作群,用于自定义业务逻辑。用户可以从图库中拖放agent到工作区,连接它们,定义初始任务,导出Python脚本在本地机器上运行。我们通过定制的操作系统为企业提供云端支持,让他们可以运行LLM。欢迎联系我们的企业支持团队了解更多信息。

一个简单而强大的Python库，用于使用大型语言模型（LLMs）。

promptic是一个轻量级、基于装饰器的Python库，它通过litellm简化了与大型语言模型（LLMs）交互的过程。使用promptic，你可以轻松创建提示，处理输入参数，并从LLMs接收结构化输出，仅需几行代码。

AI代理工具集，赋能复杂任务处理。

Composio是一个为AI代理提供高质量工具和集成的平台，它简化了代理的认证、准确性和可靠性问题，使得开发者能够通过一行代码集成多种工具和框架。它支持100多种工具，覆盖了GitHub、Notion、Linear等90多个平台，提供了包括软件操作、操作系统交互、浏览器功能、搜索、软件开发环境（SWE）以及即席代理数据（RAG）等多种功能。Composio还支持六种不同的认证协议，能够显著提高代理调用工具的准确性。此外，Composio可以作为后端服务嵌入到应用程序中，为所有用户和代理管理认证和集成，保持一致的体验。

RAG-based LLM agents的Elo排名工具

RAGElo是一个工具集，使用Elo评分系统帮助选择最佳的基于检索增强生成（RAG）的大型语言模型（LLM）代理。随着生成性LLM在生产中的原型设计和整合变得更加容易，评估仍然是解决方案中最具有挑战性的部分。RAGElo通过比较不同RAG管道和提示对多个问题的答案，计算不同设置的排名，提供了一个良好的概览，了解哪些设置有效，哪些无效。

本地语音聊天机器人，保护隐私，无需联网。

june是一个结合了Ollama、Hugging Face Transformers和Coqui TTS Toolkit的本地语音聊天机器人。它提供了一种灵活、注重隐私的解决方案，可以在本地机器上进行语音辅助交互，确保没有数据被发送到外部服务器。产品的主要优点包括无需联网即可使用、保护用户隐私、支持多种交互模式等。

用于微调Meta Llama模型的库和示例脚本集合

llama-recipes是Meta Llama模型的配套仓库，旨在提供一个可扩展的库，用于微调Meta Llama模型，并提供一些示例脚本和笔记本，以便快速开始使用模型在各种用例中，包括领域适应的微调和构建基于LLM的应用程序。

使用想象力描述UI,并实时查看渲染效果。

构建UI组件通常是一项乏味的工作。OpenUI旨在使这一过程变得有趣、快捷和灵活。这也是我们在W&B用于测试和原型化下一代工具的工具,用于在LLM的基础上构建强大的应用程序。您可以使用想象力描述UI,然后实时查看渲染效果。您可以要求进行更改,并将HTML转换为React、Svelte、Web组件等。就像是V0的开源和不太精致的版本。

React可视化开发工具

MightyMeld是一款React可视化开发工具。它可以通过拖放、点击和提示的方式快速构建UI界面,同时生成看起来由你自己编写的代码。主要功能包括:实时同步本地代码,直观的Tailwind样式编辑器,拖放组件库,强大的AI辅助功能等。适用于各类React开发者,可以大幅提升开发效率。

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。

Mochi视频生成器的ComfyUI包装节点

ComfyUI-MochiWrapper是一个用于Mochi视频生成器的包装节点，它允许用户通过ComfyUI界面与Mochi模型进行交互。这个项目主要优点是能够利用Mochi模型生成视频内容，并且通过ComfyUI简化了操作流程。它是基于Python开发的，并且完全开源，允许开发者自由地使用和修改。目前该项目还处于积极开发中，已经有一些基本功能，但还没有正式发布版本。

将GitHub链接转换为适合LLM的格式

GitHub to LLM Converter是一个在线工具，旨在帮助用户将GitHub上的项目、文件或文件夹链接转换成适合大型语言模型（LLM）处理的格式。这一工具对于需要处理大量代码或文档数据的开发者和研究人员来说至关重要，因为它简化了数据准备过程，使得这些数据可以被更高效地用于机器学习或自然语言处理任务。该工具由Skirano开发，提供了一个简洁的用户界面，用户只需输入GitHub链接，即可一键转换，极大地提高了工作效率。

批量为图片文件生成描述性标题的工具

joy-caption-batch是一个利用Joytag Caption工具批量为图片文件生成描述性标题的编程模型。该工具目前处于Alpha阶段，它通过分析图片内容，使用人工智能技术生成相应的文字描述，帮助用户快速理解图片内容。该工具的主要优点包括批量处理能力、支持自定义图片目录以及对低显存模式的支持，使其能够在显存较低的设备上运行。此外，该工具还提供了详细的安装和使用说明，方便用户快速上手。

一个可视化的AI工作流构建平台

Playnode是一个基于网页的AI工作流构建平台，它允许用户通过拖拽的方式创建和部署AI模型，支持多种AI模型和数据流的组合，以实现复杂的数据处理和分析任务。该平台的主要优点是其可视化操作界面，使得即使是非技术用户也能轻松上手，快速构建和部署AI工作流。Playnode的背景信息显示，它旨在降低AI技术的门槛，让更多人能够利用AI技术解决实际问题。目前，Playnode提供免费试用，用户可以开始免费使用并获得每周20个积分，无需信用卡信息。

利用AI进行金融数据分析的Next.js应用程序

Claude Financial Data Analyst是一个结合了Claude AI能力和交互式数据可视化的Next.js应用程序，专门用于分析金融数据。该产品通过聊天方式提供智能数据分析，支持多格式文件上传，并能根据分析内容生成多种图表。它不仅适用于金融领域，还可以适应环境数据、体育表现、社交媒体分析等多样化的应用场景。

高效的大型语言模型（LLM）研究代码库

Meta Lingua 是一个轻量级、高效的大型语言模型（LLM）训练和推理库，专为研究而设计。它使用了易于修改的PyTorch组件，使得研究人员可以尝试新的架构、损失函数和数据集。该库旨在实现端到端的训练、推理和评估，并提供工具以更好地理解模型的速度和稳定性。尽管Meta Lingua目前仍在开发中，但已经提供了多个示例应用来展示如何使用这个代码库。

一个全面的Prompt Engineering技术资源库

Prompt Engineering是人工智能领域的前沿技术，它改变了我们与AI技术的交互方式。这个开源项目旨在为初学者和经验丰富的实践者提供一个学习、构建和分享Prompt Engineering技术的平台。该项目包含了从基础到高级的各种示例，旨在促进Prompt Engineering领域的学习、实验和创新。此外，它还鼓励社区成员分享自己的创新技术，共同推动Prompt Engineering技术的发展。

由NVIDIA定制的大型语言模型，提升查询回答的帮助性。

Llama-3.1-Nemotron-70B-Instruct是NVIDIA定制的大型语言模型，专注于提升大型语言模型（LLM）生成回答的帮助性。该模型在多个自动对齐基准测试中表现优异，例如Arena Hard、AlpacaEval 2 LC和GPT-4-Turbo MT-Bench。它通过使用RLHF（特别是REINFORCE算法）、Llama-3.1-Nemotron-70B-Reward和HelpSteer2-Preference提示在Llama-3.1-70B-Instruct模型上进行训练。此模型不仅展示了NVIDIA在提升通用领域指令遵循帮助性方面的技术，还提供了与HuggingFace Transformers代码库兼容的模型转换格式，并可通过NVIDIA的build平台进行免费托管推理。

快速构建健壮的AI代理项目

AgentStack是一个用于快速创建AI代理项目的命令行工具。它基于Python 3.10+，支持多种流行的代理框架，如CrewAI、Autogen和LiteLLM，并集成了多种工具，以简化开发过程。AgentStack的设计理念是简化从零开始构建AI代理的过程，无需复杂的配置，即可快速启动和运行代理项目。它还提供了一个交互式测试运行器、实时开发服务器以及生产环境的构建脚本。AgentStack是开源的，遵循MIT许可协议，适合希望快速进入AI代理开发的开发者。

多智能体系统构建、编排和部署框架

Swarm是由OpenAI Solutions团队管理的实验性框架，旨在构建、编排和部署多智能体系统。它通过定义智能体（Agent）和交接（handoffs）的抽象概念，实现了智能体之间的协调和执行。Swarm框架强调轻量级、高可控性和易于测试，适用于需要大量独立功能和指令的场景，允许开发者拥有完全的透明度和对上下文、步骤和工具调用的细粒度控制。Swarm框架目前处于实验阶段，不推荐在生产环境中使用。

一个可以本地与多个PDF文件进行对话的聊天机器人。

rag-chatbot是一个基于人工智能技术的聊天机器人模型，它能够让用户通过自然语言与多个PDF文件进行交互。该模型使用了最新的机器学习技术，如Huggingface和Ollama，来实现对PDF内容的理解和回答生成。它的重要性在于能够处理大量文档信息，为用户提供快速、准确的问答服务。产品背景信息表明，这是一个开源项目，旨在通过技术创新提升文档处理的效率。目前该项目是免费的，主要面向开发者和技术爱好者。

构建LLM应用的框架

LlamaIndex.TS是一个为构建基于大型语言模型（LLM）的应用而设计的框架。它专注于帮助用户摄取、结构化和访问私有或特定领域的数据。这个框架提供了一个自然语言界面，用于连接人类和推断出的数据，使得开发者无需成为机器学习或自然语言处理的专家，也能通过LLM增强其软件功能。LlamaIndex.TS支持Node.js、Vercel Edge Functions和Deno等流行运行时环境。

基于ComfyUI前端开发的LLM工作流节点集合

ComfyUI LLM Party旨在基于ComfyUI前端开发一套完整的LLM工作流节点集合，使用户能够快速便捷地构建自己的LLM工作流，并轻松地将它们集成到现有的图像工作流中。

终端中的个人AI助手，具备本地工具。

gptme是一个运行在终端的个人AI助手，它装备了本地工具，可以编写代码、使用终端、浏览网页、视觉识别等。它是一个不受软件、互联网访问、超时或隐私问题限制的ChatGPT“代码解释器”的本地替代方案。

AI助力室内设计，快速生成逼真渲染图

Neolocus AI Rendering是一个利用人工智能技术为室内设计师提供高效且逼真的室内和房间设计渲染服务的平台。它通过用户上传SketchUp或Revit草图，利用AI技术快速生成高质量的渲染图，显著节省了设计师的时间。此外，它还提供了一系列AI工具，如Magic Removal AI、4K Upscale AI、Style Swap AI等，以进一步增强和优化渲染效果。Neolocus AI的目标是简化设计流程，提高设计效率，同时保持高水准的视觉效果。

可视化和透明的开源ChatGPT替代品

Show-Me是一个开源应用程序，旨在提供传统大型语言模型(如ChatGPT)交互的可视化和透明替代方案。它通过将复杂问题分解成一系列推理子任务，使用户能够理解语言模型的逐步思考过程。该应用程序使用LangChain与语言模型交互，并通过动态图形界面可视化推理过程。

无需编码即可构建生产就绪的LLM应用程序

Epsilla是一个无需编码的RAG即服务(RAG-as-a-Service)平台，它允许用户基于私有或公共数据构建生产就绪的大型语言模型(Large Language Model, LLM)应用程序。该平台提供了一站式服务，包括数据管理、RAG工具、CI/CD风格的评估以及企业级安全措施，旨在降低总拥有成本(TCO)，提高查询速度和吞吐量，同时确保信息的时效性和安全性。

为LLM聊天机器人提供强大灵活的长期记忆系统。

MemoryScope是一个为大型语言模型（LLM）聊天机器人提供长期记忆能力的框架。它通过记忆数据库和工作库，使得聊天机器人能够存储和检索记忆片段，从而实现个性化的用户交互体验。该产品通过记忆检索和记忆整合等操作，使得机器人能够理解并记住用户的习惯和偏好，为用户提供更加个性化和连贯的对话体验。MemoryScope支持多种模型API，包括openai和dashscope，并且可以与现有的代理框架如AutoGen和AgentScope结合使用，提供了丰富的定制化和扩展性。

轻松创建AI工作流程，提升效率。

Miniflow是一个AI工作流程自动化平台，它允许用户无需编写代码即可轻松创建和自动化各种AI工具的工作流程。该平台通过直观的拖放界面，提供了大量内置的工作流节点和模板，旨在简化任务，提高生产力。Miniflow适合希望简化工作流程、提高效率的用户，无论是技术用户还是非技术用户。目前产品仍在开发中，预计2024年推出。

与文档进行自然语言对话的Python应用

Chat With Your Docs 是一个Python应用程序，允许用户与多种文档格式（如PDF、网页和YouTube视频）进行对话。用户可以使用自然语言提问，应用程序将基于文档内容提供相关回答。该应用利用语言模型生成准确答案。请注意，应用仅回应与加载的文档相关的问题。

多人协作的数据平台，支持SQL和Python的交互式笔记本。

Briefer是一个开源的数据平台，它允许用户运行SQL和Python代码，并将笔记本转化为仪表板和数据应用。它支持连接多种数据源，如Postgres、BigQuery、Redshift等，并且可以利用查询结果直接在Python代码块中使用。此外，它还提供了预安装的库和内置AI助手来帮助用户更快速地编写代码。Briefer的仪表板和数据应用功能，使得用户可以创建交互式的页面，用于数据探索和决策支持。