随着 AI 的普及，大家使用 AI 工具的时间越来越长了，尤其因为有了像 GPT-4o 和 Claude 这样强大的 LLM。
今天，我将介绍 21 个开源 LLM 项目，它们可以帮助你构建令人兴奋的内容，并将人工智能集成到你的项目中。
Vanna - 与你的数据库聊天
“
和你的数据库聊天( 利用 大模型和 RAG 技术将文本转换为 SQL 语句)
Vanna 是一个获得 MIT 许可的开源 Python RAG（检索增强生成）框架，用于 SQL 生成。
基本上，它是一个 Python 包，它使用检索增强来帮助你使用 LLMs 为数据库生成准确的 SQL 查询语句。
于像不太喜欢写 SQL 的开发人员来说它是完美的 ！
Vanna 的工作过程分为两个简单的步骤
- 在你的数据上训练 RAG model
- 提问，返回 SQL 语句。这些 SQL 语句可以设置为在你的数据库上自动运行。
你不需要知道这整个东西是如何工作的就可以使用它。
你只需 train 一个存储一些元数据的模型，然后将其用于 ask 问题。
使用以下命令开始：
1pip install vanna
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他们构建了用户界面，包括 Jupyter Notebook 和 Flask。
Khoj - 你的人工智能第二大脑
Khoj 是一款开源的人工智能搜索助手。无需筛选在线结果或自己的笔记，即可轻松获得答案。
Khoj 可以理解你的 Word、PDF、org-mode、markdown、纯文本文件、GitHub 项目，甚至 Notion 页面。
它有桌面应用程序、Emacs 软件包、Obsidian 插件、Web 应用程序。Obsidian 和 Khoj 可能是最强大的组合！
你可以使用以下命令在几分钟内开始在本地使用 Khoj。
1pip install khoj-assistant
2khoj
一些令人兴奋的功能：
- 可以分享你的笔记和文档以扩展你的数字大脑
- 人工智能代理可以访问互联网，让你能够整合实时信息
- 基于文档获得快速、准确的语义搜索
- 代理可以塑造深刻的个人形象并理解你的话，例如，你说：“根据我的兴趣，创作一幅我梦想之家的图片” 它就会画出这个：
它在 GitHub 上有 12k star，并得到了 YCombinator 的支持。
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Flowise - 拖放 UI 来构建您的自定义 LLM 流程
Flowise 是一款开源 UI 可视化工具，用于构建定制的 LLM 编排流程和 AI 代理。
可以使用以下 npm 命令在几分钟内开始使用 Flowise：
1npm install -g flowise
2npx flowise start
3OR
4npx flowise start --FLOWISE_USERNAME=user --FLOWISE_PASSWORD=1234
以下是集成 API 的方式：
1import requests
2
3url = "/api/v1/prediction/:id"
4
5def query(payload):
6 response = requests.post(
7 url,
8 json = payload
9 )
10 return response.json()
11
12output = query({
13 question: "hello!"
14)}
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