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本周火火火的不行的两个AI项目
微信公众号:[开源日记],分享10k+Star的优质开源项目
大家好!我是开源君,一个热衷于软件开发和运维的工程师。本频道我专注于分享Github和Gitee上的高质量开源项目,并致力于推动前沿技术的分享。
1. Lobe Chat - 开源聊天机器人框架
2. FastGPT - 大语言模型的知识库问答系统
1. Lobe Chat - 开源聊天机器人框架
Lobe Chat 是一款开源的聊天机器人框架,支持语音合成、多模态和可扩展插件系统。其特色包括视觉识别、文本转语音、语音转文本技术,以及插件生态系统扩展。用户可快速部署、自定义域名并享受隐私保护。适用于智能聊天应用、视觉对话场景及提供仿真人交流体验。
功能特点:
1.支持语音合成、多模态,并具备可扩展的插件系统。 2.集成 OpenAI 的 gpt-4-vision 模型,具备视觉识别能力,实现智能对话。 3.提供文本转语音 (TTS) 和语音转文本 (STT) 技术,增强用户体验。 4.插件生态系统可实现实时信息检索和处理,如获取新闻标题。 5.具备快速部署、自定义域名、隐私保护、精美 UI 设计和流畅对话体验等功能。
应用场景:
开发智能聊天应用,提供多样化的聊天体验。 搭建个性化 ChatGPT/Gemini/Ollama 应用。 实现视觉识别及智能对话的场景。 为用户提供仿真与真人交谈的聊天环境。 获取即时和相关信息,如新闻标题等。
开源地址:https://github.com/lobehub/lobe-chat
2. FastGPT - 大语言模型的知识库问答系统
FastGPT 是基于大型语言模型的开源知识库问答系统,提供开箱即用的数据处理、模型调用能力,并通过可视化 Flow 实现复杂问答场景。该系统适合快速构建问答系统、处理大量问题及支持知识管理和自动问答应用。
功能特点
1.基于 LLM(Large Language Model)的知识库问答系统。 2.提供开箱即用的功能,包括数据处理、模型调用等能力。 3.通过可视化 Flow 进行工作流编排,实现复杂的问答场景。
应用场景
构建知识库问答系统,快速实现问答能力。 开发能够进行复杂问答场景的应用。 用于构建处理和回答大量问题的系统。 实现知识管理和自动问答。
开源地址:https://github.com/labring/FastGPT
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