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Langflow是一个面向开发者的低代码工具网站,专注于多智能体人工智能、提示工程和检索增强生成(RAG)应用的开发,能帮助开发者轻松构建强大的AI智能体和工作流。以可视化方式搭建AI应用,通过拖放操作就能创建复杂的AI工作流,降低开发门槛,减少编写样板代码的工作量,让开发者把更多精力放在创新上。提供数百种预构建的流和组件,涵盖多种数据来源、模型和向量存储选项,包括OpenAI、HuggingFace等常见模型,以及Notion、Google Drive等数据源。若现有组件无法满足需求,还支持自定义组件开发。适用于提示工程、智能体构建和RAG应用开发。如能创建帮助开发者调试代码的聊天机器人,以及从大量文档中检索特定信息的RAG驱动聊天机器人。
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TEN智能体是一款由TEN驱动的对话式语音人工智能体,集成了Deepseek、Gemini、OpenAI、实时通信(RTC)技术,以及像ESP32这样的硬件。它具备实时的人工智能能力,例如视觉、听觉和语音功能,并且完全兼容如Dify和Coze等平台。 一款由TEN驱动的对话型人工智能,集成了Gemini 2.0 Live、OpenAI Realtime、RTC等技术,具备实时的视觉、听觉和语音功能。采用检索增强生成(RAG)技术,能将检索到的外部知识与生成模型结合,利用本地文档提供更准确、详细的答案。
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Computational Linguistics Annotation Mediator(CLAM)是一个计算语言学应用中介,能将自然语言处理(NLP)命令行应用程序快速透明地转换为RESTful Web服务,终端用户和自动化客户端都能与之交互。用户可上传输入文件,选择特定参数启动应用,并下载和查看应用输出,还能监控应用运行状态。
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VGG Image Annotator (VIA)用于图像、视频和音频数据的标注,支持多种标注类型,如区域标注、关键点标注等,并且可以将标注结果以JSON等格式导出,方便与各种机器学习框架集成,具有良好的跨平台性和可扩展性。VIA由牛津大学的视觉几何组(VGG)开发。使用JavaScript、HTML和CSS实现。
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2025年3月6日:Monica发布全球首款通用型AI智能体产品Manus,引发了全球AI领域的高度关注。在GAIA基准测试中创下新纪录,性能远超OpenAI的同类产品。其自主任务执行能力覆盖金融分析、教育课件生成、工业设计等场景,单任务平均调用5.3个专业工具,复杂项目首次完成率突破78%。Manus源自拉丁语“Mens et Manus”,意为“手脑并用”,强调将知识转化为实际行动的能力,体现了要把思想应用到现实中以产生有意义影响的理念。
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SnowNLP主要用于中文文本处理的工具包,虽然不是专门的标注工具,但提供了一些基本的自然语言处理功能,如词性标注、情感分析等,可以辅助进行数据标注和分析,使用简单,对中文的支持较好。项目地址:https://github.com/isnowfy/snownlp一、基本功能1. 中文分词:将一段中文文本拆分成一个个独立的词语,例如把“我爱自然语言处理”分词为“我”“爱”“自然语言处理” ,方便后续的文本分析。
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Prodigy是一款功能强大的自然语言处理标注工具,提供了多种标注界面和任务类型,如文本分类、实体标注、关系标注等。它支持实时反馈和模型辅助标注,能够提高标注效率和质量,同时还具有数据管理和版本控制等功能,方便团队协作。项目地址:https://prodi.gy一、基本功能
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智能护颈枕作为融合人体工程学、传感技术、温控系统及理疗功能的高科技产品,其核心技术涵盖多个领域,旨在为用户提供科学的颈椎支撑与优质的睡眠体验。一、人体工程学设计与力学优化1. 颈椎曲度适配性设计 智能护颈枕基于人体颈椎的自然生理曲度进行精密建模,通常采用“中间低、两侧高”的弧形结构,以确保在睡眠过程中对颈椎提供精准的支撑力。这种设计能够有效维持颈椎的中立位,减少因不良睡姿导致的椎间盘压力和肌肉张力,从而预防慢性劳损的发生。
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文本标注是自然语言处理领域中的一项基础且关键的任务,它主要是指专业的标注人员或借助特定的标注工具,按照一定的规则和标准,对文本内容进行标记和注释,从而赋予文本特定的语义信息和结构信息。具体来说,标注人员会根据任务需求,在文本中识别并标记出各种元素,比如将文本中的人名、地名、组织机构名等标注为不同的实体类型,确定文本中不同实体之间存在的关系,像因果关系、所属关系等,还会对文本中的特定事件进行标注,记录事件的类型、发生时间、参与主体等信息,同时可能会标注出文本的情感倾向,如积极、消极或中性等。通过文本标注,可以将非结构化的文本数据转化为结构化的数据,为自然语言处理中的命名实体识别、关系抽取、情感分析、信息检索、机器翻译等各种任务提供基础数据支持,帮助计算机更好地理解和处理文本信息,进而推动自然语言处理技术的发展和应用。
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图像标注在多个领域有着广泛应用。在计算机视觉研究方面,它为各种计算机视觉算法的训练和评估提供数据支持,助力研究人员开发更先进的图像识别与理解算法;在自动驾驶领域,通过标注道路场景图像中的车辆、行人、交通标志、车道线等,让自动驾驶系统得以准确感知周围环境并做出决策;安防监控中,对监控视频里的人物、物体等进行标注,能够实现行为分析、目标追踪等功能,提升安防监控的智能化水平;医疗影像分析时,标注医学影像中的病变区域、器官等,可辅助医生进行疾病诊断与分析,提高诊断的准确性和效率。
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止鼾枕是一种旨在帮助减轻或防止打鼾的睡眠辅助工具,其技术原理主要包括以下几个方面:1.调整睡眠姿势 原理:很多人打鼾是由于睡眠时仰卧,舌根后坠堵塞气道导致。止鼾枕通过特殊的形状设计和支撑结构,引导使用者在睡眠中保持侧卧姿势,减少仰卧时间。侧卧时,舌根受重力作用会向一侧偏移,可在一定程度上避免气道被完全堵塞,使呼吸更加顺畅,从而减轻或防止打鼾。
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1. 引言随着人工智能技术的快速发展,大型语言模型(LLM, Large Language Models)在自然语言处理、知识问答、内容生成等领域展现出强大的能力。然而,由于隐私保护、数据安全以及特定领域需求等原因,越来越多的企业和组织选择将LLM部署到本地环境中。与此同时,结合本地知识库的应用能够显著提升LLM在特定场景中的表现。
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Doccano 是一款广受欢迎的开源文本标注工具,用于自然语言处理(NLP)开发者和研究人员高效地对文本数据进行标注,以支持各种 NLP 任务,如文本分类、命名实体识别、序列标注、情感分析等。项目地址:https://github.com/doccano/doccano一、功能特点1.多任务支持:支持多种常见的 NLP 标注任务。例如在文本分类任务中,可以为文本分配不同的类别标签;在命名实体识别任务中,能够标注出文本中的人名、地名、组织机构名等实体;在序列标注任务中,可对文本序列中的每个元素进行标注。
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随着人工智能技术的飞速发展,多模态信息处理能力已成为构建智能系统的关键要素之一。大型行动模型(Large Action Model, LAM)作为一种融合了多模态感知、推理和执行能力的先进框架,不仅能够处理来自多种渠道的信息,还能通过复杂的决策机制生成具体的行为策略。一、输入处理层
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检索器是信息检索系统中的核心组件,其基本功能是根据用户输入的查询信息,从大量的数据集合中快速、准确地找到与之相关的信息资源。一、双编码器检索器bi-encoder检索器即双编码器检索器,是信息检索和自然语言处理领域中的一种重要工具,以下从其原理、结构、优势和应用场景等方面进行介绍:
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从语言模型拓展到包含视觉、听觉、触觉等多模态信息的大型行动模型(Large Action Model)。这种模型不仅能理解和生成语言,还能基于多模态感知进行复杂的行动规划和决策,在自动驾驶、智能安防、智能家居等场景中,更全面地感知和理解环境,做出更准确的反应。随着大型语言模型(LLM)的兴起,如GPT系列、BERT等,人工智能在自然语言理解和生成方面取得巨大突破。LLM为LAM提供了强大的语言理解和文本生成基础,使模型能够更好地理解用户指令和生成任务计划。多模态大模型开始涌现,如CLIP、ALIGN等,它们能够将图像和文本等模态信息进行联合嵌入表示,实现了多模态信息的初步融合与理解,为多模态大型行动模型在多模态感知和理解方面奠定了基础。
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Obsidian是一款功能强大的笔记软件。2020年由在滑铁卢大学结识的Shida Li和Erica Xu在新冠疫情隔离期间创立。2025年:1月30日,发布稳定版本1.8,持续为用户提供更稳定、更强大的笔记记录和知识管理体验。镜像开源地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/ob/obsidian-releases一、特点1.本地存储:所有数据都存储在本地设备上,保证了数据的安全性和隐私性,用户无需担心云端服务器故障、网络问题或隐私泄露等问题,并且在没有网络的情况下也能正常访问和编辑笔记。
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睡眠姿势不当可引发多种颈椎疾病,常见的有颈椎生理曲度变直、颈椎小关节紊乱、颈型颈椎病等。1.颈椎生理曲度变直 发病机制:正常情况下,颈椎有一个向前凸的生理曲度,这有助于维持颈椎的稳定性和缓冲头部重量对颈椎的压力。当睡眠姿势不当,如长期使用过高的枕头,会使头部过度前屈,颈椎处于过度伸展的状态。在这种情况下,颈椎后部的肌肉和韧带受到过度牵拉,而颈椎前部的椎间盘和椎体则承受过大的压力。长期如此,颈椎的生理曲度会逐渐减小,甚至变直。
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Elicit是利用语言模型帮助用户实现研究工作流自动化的平台。2018年,一群对自然语言处理和机器学习充满热情的研究人员和工程师创立了Elicit,旨在打造一个能革新研究方式的平台,利用语言模型的力量简化和自动化研究工作流程。在这期间,Elicit团队专注于精炼语言模型,构建一个用户友好的平台,使其能服务于广泛的行业领域,所有权主要在创始团队手中。
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外接4500万篇论文的数据库,采用检索增强的方法,通过数据存储、bi-encoder检索器、cross-encoder重排序器等组件,从大量文献中筛选出与输入查询语义相关的段落,为LLM生成关键词提供丰富的学术文献依据。由艾伦人工智能研究所(AI2)和华盛顿大学共同开发,官网为https://open-scholar.allen.ai/。
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