OpenMusic – продвинутая модель для генерации музыкальных треков в любом стиле.
Pdf2Audio – озвучивает pdf-документы на любом языке.
FaceFusion – позволяет проводить любые манипуляции с лицами на фото и видео: заменять одно на другое, изменять отдельные черты, синхронизировать движения губ с нужным аудио, состаривать или омолаживать.
PuLID for FLUX – генерирует любые фото и иллюстрации на основе референса.
GPT Crawler – собирает данные с указанного URL и создает кастомный GPT на платформе OpenAI.
Vanna – позволяет общаться с базой данных на естественном языке. Работает с любой LLM.
Chat2DB – продвинутый ИИ-интерфейс для взаимодействия с базами данных на естественном языке:
- Позволяет формулировать запросы на обычном языке, которые затем автоматически переводятся в SQL-запросы.
- Может объяснить сложные SQL-запросы простым языком, делая их понятными даже для неспециалистов.
- Создает отчеты на основе данных, значительно повышая эффективность работы персонала.
- Предоставляет инструменты для эффективного управления базами данных.
- Облегчает процесс создания и модификации структур данных и запросов.
- Помогает извлекать полезную информацию из больших объемов данных.
Micro Agent – пишет код, тестирует его, при необходимости вносит правки – пока задача не будет выполнена. Работает с любыми опенсорсными и проприетарными моделями.
PrivateGPT – приватный чат с вашими документами. Работает с локально установленными моделями, без подключения к интернету, и гарантированно никуда не отсылает конфиденциальные данные. API PrivateGPT разделен на два логических блока:
- API высокого уровня, который абстрагирует всю сложность реализации RAG-конвейера:
- Обработка документов – управляет разбором документов, разделением, извлечением метаданных, генерацией эмбеддингов и хранением.
- Чат и генерация текста с использованием контекста из обработанных документов – абстрагирует извлечение контекста, составление промптов и генерацию ответов.
- API низкого уровня, который позволяет продвинутым пользователям реализовывать свои сложные конвейеры:
- Генерация эмбеддингов на основе фрагмента текста.
- Извлечение контекстуальных фрагментов – по заданному запросу возвращает наиболее релевантные фрагменты текста из обработанных документов.
Perplexica – ИИ-поисковик, опенсорсная альтернатива Perplexity. Использует метапоисковую систему SearxNG для получения результатов, их переранжирования и выбора наиболее релевантных источников – это обеспечивает получение самой свежей информации без риска для конфиденциальности. Поддерживает 5 основных режимов поиска:
- YouTube
- Wolfram Alpha
- Базы научных статей
- Глубокий поиск по всему интернету
Кроме того, может писать статьи на любую тему.
Mem0 – улучшает работу ИИ-ассистентов и агентов, добавляя им слой памяти. Это позволяет сделать взаимодействие с ИИ максимально персонализированным. Mem0 обеспечивает:
- Многоуровневую память – хранит информацию на уровне пользователя, сессии и ИИ-агента.
- Гибридный подход к базам данных – когда сообщение добавляется в Mem0 через метод add(), система извлекает важные факты и предпочтения, сохраняя их в векторной базе данных, базе данных ключ-значение и графовой базе данных.
- Интеллектуальный поиск – ищет релевантную информацию во всех базах данных.
- Оценку важности – извлеченная информация проходит через слой оценки, который определяет ее важность на основе релевантности, значимости и свежести.
- Интеграцию с LLM – полученные воспоминания могут быть добавлены к промпту языковой модели для улучшения персонализации и релевантности ответов.
AgentOps – помогает создавать, оценивать и отслеживать работу ИИ-агентов на всех этапах от прототипа до продакшена. Основные возможности:
- Предоставляет пошаговый анализ рабочего процесса агента.
- Отслеживает расходы на использование базовых языковых моделей, помогая контролировать бюджет.
- Позволяет тестировать агентов на более чем 1000 различных оценочных задач.
- Обнаруживает распространенные уязвимости (внедрение промптов и эксплойты для утечки данных), повышая безопасность системы.
- Предлагает нативные интеграции с популярными фреймворками для работы с ИИ-агентами (CrewAI, AutoGen и LangChain).
E2B – безопасная изолированная облачная среда (песочница), разработанная специально для ИИ-агентов и ИИ-приложений. Песочница позволяет ИИ-агентам и приложениям работать в долгоживущей среде и использовать те же инструменты, что и люди. Например, они могут:
- Использовать облачные браузеры.
- Работать с репозиториями GitHub.
- Применять CLI-инструменты (линтеры, автодополнение, переход к определению и т.д.)
- Запускать код, сгенерированный LLM.
- Редактировать аудио и видео.
E2B можно подключить к любой LLM и любому ИИ-агенту или приложению.
AutoGen – фреймворк для создания ИИ-агентов и обеспечения сотрудничества между несколькими агентами для решения задач. Основные возможности и особенности:
- Обеспечивает взаимодействие агентов.
- Работает с любыми LLM.
- Позволяет агентам использовать различные внешние инструменты.
- Поддерживает как автономную работу, так и процессы с участием человека.
- Предоставляет различные схемы взаимодействия между агентами.
- Позволяет создавать сложные LLM-приложения на основе взаимодействий многочисленных агентов с минимальными усилиями.
- Предоставляет коллекцию готовых рабочих систем различной сложности из разных областей применения.
Firecrawl – собирает данные с нужных сайтов (обходя защиту от ботов) и конвертирует информацию в структурированные файлы нужного формата – Markdown, html или json.
MindsDB – платформа для создания ИИ-приложений на основе корпоративных данных. Может использовать данные из любых источников – баз данных, векторных хранилищ, бизнес-приложений и т.п.
LanceDB – продвинутая векторная база данных для создания мультимодальных ИИ-приложений:
- Позволяет хранить, запрашивать и фильтровать векторы, метаданные и мультимодальные данные (текст, изображения, видео, аудио и т.д.)
- Значительно упрощает извлечение, фильтрацию и управление эмбеддингами.
- Поддерживает векторный поиск на основе сходства, полнотекстовый поиск и SQL-запросы.
- Обеспечивает автоматическое версионирование, позволяя управлять версиями данных без дополнительной инфраструктуры.
Поддерживает использование GPU для построения векторного индекса.
Есть ли у вас опыт использования опенсорсных ИИ-инструментов? Поделитесь своими впечатлениями и расскажите, какие задачи вам удалось решить с их помощью.
Комментарии