cognee

旨在通过图形、LLMs和向量检索功能，为AI工程师提供精确的输出结果的开源框架

cognee LLMs 自然语言处理向量检索图数据库 Github 开源项目

cognee是一个先进的开源框架，旨在通过图形、LLMs和向量检索功能，为AI工程师提供精确的输出结果。该工具支持自我改进，兼容多种本地配置和存储方案，从而助力AI项目的高效实施和灵活扩展。

aquila - 高效构建神经信息检索应用的工具

Aquila DBGithubJSON MetadataLatent VectorsNeural Search Enginek-NN Retrieval开源项目

Aquila DB 是一个高效的神经搜索引擎，专为机器学习应用的数据存储和检索设计。它能够索引机器学习模型生成的潜在向量和 JSON 元数据，并进行 k-NN 检索。Aquila DB 适合数据科学家和机器学习工程师，以便快速构建神经信息检索应用，且依赖性低。支持多种编程语言和 Docker 部署，集成简便。目前处于 alpha 版本，并已在生产环境中使用。

graphbrain - AI领域的开源工具，用于自动语义提取与文本理解

GithubGraphbrainPython人工智能开放源代码开源项目语义超图

Graphbrain是一个AI开源软件库和科研工具，旨在实现自动语义提取和文本理解，探索和推理知识。此项目由欧盟研究委员会资助，作为socsemics项目的一部分，关注在线公共空间的碎片化。Graphbrain利用语义超图概念，结合符号AI与统计/连接主义机器学习方法，旨在提升研究的可理解性和可重复性，尤其适用于计算社会科学、认知科学和人文学科的研究。

spring-ai - Spring应用智能化开发框架

AI应用开发API抽象GithubRAGSpring AI开源项目模型交互

Spring AI是一个面向Spring开发者的AI开发框架,提供友好API和抽象层,简化AI应用开发流程。该项目集成了OpenAI、Azure OpenAI等多种主流AI模型,支持向量数据库、提示工程和文档处理等功能。开发者可借助Spring AI为应用添加聊天机器人、文本生成、知识问答等智能化特性。

anchoring-ai - 无代码AI应用构建协作开源平台

Anchoring AIGithubLLM应用开源工具开源项目无代码界面模块化设计

Anchoring AI是一个无代码AI应用构建平台，支持团队协作开发基于GPT等大型语言模型的应用。平台提供拖放式界面、模块化设计、批处理功能和提示管理，便于创建和分享AI应用。它集成Langchain，支持自定义认证，并通过缓存优化提升性能、降低成本。该开源项目旨在促进团队向AI驱动转型。

edenai-apis - 提供多AI引擎的统一API解决方案

AI技术AI服务APIEden AIGithub关键字提取开源项目

Eden AI通过一个统一的API连接多个顶尖AI引擎，简化了AI技术的应用和部署。该项目汇集了来自Google、Microsoft等大公司及小型专业公司的训练模型，用户无需为每个供应商创建账户或自行托管项目。支持语音识别、图像视频审核等异步操作，提供详尽的文档和社区支持，适合希望集成AI功能的开发者。

Gigalogy - 多领域AI技术集成服务平台

AI工具Gigalogy个性化推荐人工智能自然语言处理计算机视觉

Gigalogy集成了自然语言处理、计算机视觉和个性化推荐等多领域AI技术。平台提供情感分析、语音转换、图像识别、欺诈检测、个性化搜索、动态定价及GPT聊天机器人等服务。从社交媒体情感分析到电商个性化推荐，Gigalogy的AI解决方案广泛应用于金融、零售、媒体等多个行业。通过全面的AI工具和API，Gigalogy致力于满足各行业在不同应用场景中的AI需求。

mindnlp - 开源自然语言处理与大语言模型框架

GithubMindNLPMindSpore大语言模型开源项目自然语言处理预训练模型

MindNLP是一个基于MindSpore的开源自然语言处理库，支持语言模型、机器翻译、问答系统、情感分析、序列标注和摘要生成等多种任务。该项目集成了BERT、Roberta、GPT2和T5等多种预训练模型，通过类似Huggingface的API简化了使用流程。用户可通过pypi或源代码安装该库，并支持包括Llama、GLM和RWKV在内的大型语言模型的预训练、微调和推理，非常适合研究者和开发人员构建和训练模型。

text2vec - 多模型文本向量化工具，支持多语言文本匹配分析

BERTGithubText2vec开源项目文本向量化文本相似度模型训练

text2vec工具实现了多种文本向量表示和相似度计算模型，如Word2Vec、BERT、Sentence-BERT和CoSENT。最新版本增加了多卡推理和命令行工具，方便用户批量处理文本向量化。它在中英文测试集上的表现优秀，尤其新版中文匹配模型在短文本区分上有显著提升。该工具为中文和多语言文本匹配提供了丰富的支持，能够满足各种文本语义分析任务的需求。

ppl.nn - 用于 AI 推理的高性能深度学习推理引擎

GithubONNXOpenMMLabPPLNN卷积神经网络开源项目深度学习推理

PPLNN是一款高效的深度学习推理引擎，兼容各种ONNX模型，并对OpenMMLab进行了优化。其最新的LLM引擎包括闪存注意力、分裂K注意力、动态批处理和张量并行等功能，并支持INT8分组和通道量化。项目发布了多个LLM模型，如LLaMA、ChatGLM和Baichuan，并提供详细的构建和集成指南。

cogvlm2-llama3-chat-19B-int4 - 不同场景应用的高性能多语言文本生成模型

CogVLM2GPU内存需求GithubHuggingface中英文支持图像分辨率基准测试开源项目模型

CogVLM2是一种先进的多语言文本生成模型，在多项基准测试中表现优异，如TextVQA和DocVQA。支持高达8K的文本长度和1344x1344的图像分辨率，并能在ZhipuAI开放平台上进行体验。该模型拥有高效的设计，占用较低的GPU内存，需在Linux系统下的Nvidia显卡上运行，适用于多语言环境中的各种场景。

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