10 大热门开源 AI 项目概览

开源工具正在改变开发者处理人工智能和机器学习项目的方式。这些平台提供了灵活性，支持无缝定制和广泛的社区参与。从 AI 驱动的聊天机器人到先进的搜索引擎，每个工具在提高效率和互动性方面发挥着至关重要的作用。用户可以根据特定需求定制功能，同时受益于开源创新的协作性质。

关键技术如实时数据库、模型路由和语言模型部署引擎为构建可扩展应用程序提供了强大支持。它们适用于各种技术环境，允许强大的集成。无论您专注于搜索、团队协作还是 AI 聊天，这些工具都确保速度、可靠性和多功能性。

聊天贤者

Chatsage 是一个开源的 AI 聊天机器人，旨在为网站提供全天候客户服务。它是 Chatbase 的一种替代方案，并构建在几个关键平台上：

亮点：

• Chatsage 是开源的，允许定制和社区贡献。

• 通过 AI 驱动的聊天互动提供持续的客户支持。

• 利用 Supabase、Upstash、Vercel 和 ScrapingFish 实现全面功能。

• Chatsage 提供自托管和云版本选项，满足不同的部署需求。自托管选项需要在指定平台上设置项目，并相应地配置 .env 文件。

Opensearch

OpenSearch 是一个开源的搜索和分析引擎，为搜索、分析、可观察性和向量数据库应用程序提供了全面的工具套件。它成立于 2021 年，最初由亚马逊网络服务（AWS）托管。最近，OpenSearch 过渡到 Linux 基金会，成为 OpenSearch 软件基金会的一部分，这是一个旨在支持和促进搜索和分析领域的开放协作的社区驱动倡议。

亮点：

• OpenSearch 提供实时文档搜索功能，包括关键字搜索、自然语言搜索、同义词和多语言支持。它还提供高级功能，如预期搜索（percolation）、向量搜索和排序学习算法。

• OpenSearch 包括细粒度访问控制、事件监控和警报，以及数据静态和传输加密。它支持各种认证方法，包括 Amazon Cognito、AWS IAM 和基本认证。

• OpenSearch 服务支持三个集成存储层：热、UltraWarm 和冷。热层用于索引和更新数据，UltraWarm 为不经常访问的数据提供无缝扩展，冷存储允许分离索引以降低成本。

Torch 聊天

TorchChat 是由 PyTorch 开发的开源库，允许用户在笔记本电脑、台式机和移动设备上无缝运行大语言模型（LLMs）。它提供了一套全面的工具，用于本地 LLM 推理，包括导出、量化和评估功能。

亮点：

• TorchChat 支持使用 Python、C++ 和 ExecuTorch 在笔记本电脑、台式机和移动设备上运行 LLMs 进行设备推理。

• 它公开了一个 REST API，用于遵循 OpenAI API 规范进行模型交互。

• TorchChat 为各种硬件配置（包括 ARM、x86 和 CUDA）提供动态量化和性能优化。

MLC LLM

MLC LLM 模型是用于大语言模型的机器学习编译器和高性能部署引擎。

亮点：

• MLC LLM 支持在包括 CPU、GPU 和 WebGPU 环境在内的各种硬件配置上部署，确保在不同平台上的灵活性和兼容性。

• 允许用户在编译和运行时使用 --device 选项指定所需的后端，支持多个 GPU 后端，如 Vulkan、CUDA 和 Metal。

• MLCEngine 提供了 JSON 模式结构化生成，使得 LLMs 能够生成像 JSON 字符串这样的结构化数据，这对将 LLMs 集成到其他应用程序中至关重要。

• 核心 LLM 运行时引擎在所有后端上保持一致，确保只要满足各自硬件的内存和计算要求，模型就能无缝部署。

Nano-llama 3.1

NanoLlama 3.1 是 Llama 3.1 架构的最小、依赖轻的实现，灵感来自 Andrej Karpathy 的 nanoGPT 项目。

亮点：

• 具有 128K 个 Token 的上下文长度，可更好地理解和处理长而复杂的上下文。

• 支持八种语言，包括英语、德语、法语、意大利语、葡萄牙语、印地语、西班牙语和泰语。

• 有三种大小：8B、70B 和 405B 参数，每种都有基础（预训练）和指导调整版本。

• 包括新的安全工具，如 Llama Guard 3 和 Prompt Guard，以防止滥用并促进负责任的开发。

AI 路由聊天

AI Router Chat 是一个利用 Not Diamond 提供动力的先进大语言模型（LLM）路由的开源项目。

亮点：

• AI Router Chat 使用 Not Diamond 进行高级 LLM 模型路由，实现与各种 LLM 提供商的高效动态交互。

• 支持来自多个 LLM 提供商的 API 密钥，包括 OpenAI、Anthropic、Groq、Perplexity 和 Google，允许用户根据需要利用不同的模型。

• 包括“竞技场模式”，用户可以动态改进其模型路由器，提高性能和适应性。

Zulip

Zulip 是 Zulip 开源团队协作工具的开发和维护中心。该存储库是公开的，任何人都可以查看、派生和贡献到项目中。

亮点：

• Zulip 旨在通过结合电子邮件和聊天的最佳功能，并采用独特的基于主题的线程方法，使远程工作更加高效和有效。

• 超过 56,741 次工作流运行，展示了积极的开发和测试工作。

• 7.7k 次派生，表明社区的兴趣和参与度很高。

• 您可以通过登录来管理通知设置，促进贡献者之间的协作和沟通。

LLM 映射器

LLMapper 是一个实验性工具，使用大语言模型（LLMs）从网页，特别是维基百科 URL 生成概念地图。LLMapper 是一个早期阶段的工具，展示了使用 LLMs 从网络内容生成概念地图的潜力。然而，它仍处于实验阶段，需要进一步开发以提高稳健性和可靠性。

亮点：

• LLMapper 是一个粗糙的原型，旨在完善提示并了解生成式 AI。由于缺乏错误检测和优雅失败处理，它尚不是一个严肃的工具，使用时需自担风险。

• 多次运行脚本将每次产生不同的概念地图。

• 该脚本使用 curl 来检索 URL 的内容。

• 该工具在 bash shell 中运行，并已在 macOS 上进行了测试，可能与 Linux 具有较小的更改兼容。

DiceDB

DiceDB 是一个针对现代硬件优化、支持 Redis 和 SQL 的内存型、实时的、反应灵敏的数据库，适用于构建实时应用程序。

亮点：

• 每个操作在网络上完成时间为 8 毫秒，非常适合实时应用程序使用。

• 支持一种名为 QWATCH 的新命令，允许客户端监听 SQL 查询，并在数据发生变化时实时收到通知。

• 虽然它可以直接替代 Redis，但在多线程和共享无内容架构上有所不同。

• 目前正在积极开发中，具有针对多线程执行优化的特定命令。

• 使用 Docker 是开始使用 DiceDB 的最简单方式。

MetaHuman

MetaHuman Stream 是一个开源项目，实现数字人物的实时互动流式传输，实现音视频同步对话和商业级效果。

亮点：

• 支持实时音视频同步对话，非常适合互动应用程序使用。

• 实现商业级效果，适用于专业用途。

• 允许在数字人物说话时被打断，增强了交互的自然性。

• 实现商业级效果，适用于专业用途。

这些开源平台为希望改进 AI 驱动工作流程的任何人提供了基本功能。它们为实时数据处理、模型优化等提供了技术基础。通过利用这些工具，开发人员可以轻松扩展其应用程序，并始终处于 AI 技术的前沿。