Demo Bank Customer Support开源项目 – 银行客户支持聊天机器人示例

MxChat是一个用于WordPress的AI聊天机器人插件，提供无缝的用户互动体验。它支持可定制的主题、聊天记录审核和多种AI模型，能够满足不同用户的需求。用户只需输入OpenAI API密钥即可开始使用，提供免费和付费选项，无需月费。

Keysha是一个AI任务和日历助手，帮助用户通过文本交流轻松管理任务和安排事件。

Sadik.AI是首个声控人工智能，旨在通过对话帮助用户解决各种个人问题。用户可以通过访问网站与Sadik.AI进行互动，获取建议和支持。

Chat KJV 是一个独特的 AI 驱动聊天机器人，通过用户的情感为其提供《钦定版圣经》的经文，旨在为用户提供更互动和参与感的方式来接触这些永恒的文本。

AskAI是一个智能助手，可以回答问题、提供个性化推荐，并提供友好的聊天体验。用户只需访问网站即可与智能助手开始对话。

AI Prompt Snippets是一个Chrome扩展，旨在帮助用户创建可重用的自定义问题和模板库。用户可以通过简单的点击将这些提示快速插入到聊天中，从而节省时间和精力，避免重复输入。

IntegraBot.ai是一个强大的平台，允许用户无需编写代码即可创建高级AI聊天机器人。用户可以使用自定义工具和集成训练代理，支持与任何API集成，管理数据并自动化任务。该平台安全、直观，旨在提高企业的生产力。

Quickchat是一款即插即用的智能对话系统，具备出色的对话能力和广泛的知识。用户可以通过提供公司、产品或项目的相关信息来训练Quickchat，以满足特定需求，且无需编写代码。它能够与任何网站、Messenger、WhatsApp等平台无缝集成。

Connect GPT 是一个AI助手项目，旨在通过提供24/7的客户支持，帮助企业解决客户查询与问题，从而提高销售额和客户满意度。用户可以通过加入候补名单获得服务，并将Connect GPT集成到自己的网站上。该项目支持使用个人API密钥，选择OpenAI、Google和Meta的多种AI模型，设置聊天机器人的个性和意图，基于网站数据或自有对话进行训练，并根据用户偏好定制UI。基本计划还提供白标、多个机器人和API调用访问等优势，使Connect GPT在竞争中脱颖而出。

Licode是一个无代码平台，旨在帮助用户构建以AI为核心的网页应用。用户无需任何技术背景，即可创建自己的AI初创企业，并在需要时无缝地扩展和编写代码，打破技术壁垒，实现无限可能。

Momen是一个全栈无代码网页应用构建工具，提供集成的AI代理开发框架。用户可以快速构建和部署最小可行产品（MVP），然后在同一平台上进行迭代和扩展。Momen允许用户自定义工作流程、集成API和创建符合业务需求的AI代理，所有这些都得到高性能后端的支持。

Recipe GPT是一个专为Python程序员设计的综合LangChain课程，帮助用户充分发挥Recipe GPT的潜力，通过一段视频学习如何利用LangChain创建引人入胜的GPT应用程序。

模块化 RAG 是一个旨在将复杂的 RAG 系统分解为独立模块的项目，采用先进的集成路由、调度和融合机制，支持高度可重构的框架，并分析流行的 RAG 模式，如线性、条件、分支和循环。

aoyo.ai是基于最新RAG技术的AI搜索工具，允许用户用母语搜索外语内容，并提供总结和响应，帮助用户轻松理解和获取外语信息。

LaravelBot是一款专为高效检索最新Laravel文档而设计的工具，采用检索增强生成（RAG）技术。它专注于精确搜索而非闲聊，能够快速提供相关Laravel方法和功能的文档。

MeMemo是一个JavaScript库，旨在将检索增强生成（RAG）和向量搜索功能集成到浏览器环境中。它允许开发者在前端应用中轻松实现高效的信息检索和智能搜索体验，提升用户交互的质量和效率。

这本书教你如何构建高效、成本平衡的大型语言模型（LLM）、计算机视觉和生成式AI系统，通过RAG技术提高输出的准确性和相关性。

基于Langchain框架的RAG实践指南，专注于高级检索增强生成（RAG）技术的应用与实现。该项目提供详细的实践指南、丰富的示例代码和文档，帮助用户快速上手和深入理解RAG技术，支持多种数据源和检索方法，增强系统的灵活性和适应性。

RAG-Survey是关于人工智能生成内容的检索增强生成（RAG）调查，提供RAG在AIGC领域的应用与技术综述，汇总相关论文与研究成果。

ThinkAny是一款利用RAG技术检索和聚合高质量内容的AI搜索引擎，结合智能回答功能，高效回答用户问题。

达观数据的RAG产品是一种整合大模型与检索增强生成（RAG）技术的AI工具，通过连接外部知识库增强模型性能， 解决传统生成模型的信息过时和幻觉问题。该产品支持多模态数据处理，适用于垂直领域深度定制， 能提供带来源引用的高透明度回答，典型应用场景包括客户支持、研究辅助等。

LLMPlus是一个Python包，旨在帮助开发者使用本地的大型语言模型（LLMs）来构建AI应用。它提供了简洁的接口，以便进行提示工程，支持加载LLM模型、嵌入模型和向量数据库的类。通过自定义提示工程和RAG技术，开发者可以轻松创建LLM应用。

NewsGPT是一个结合了大型语言模型（LLM）功能的新闻聚合器，旨在为用户提供来自可靠新闻来源的每日推荐和量身定制的新闻内容。该项目不仅支持用户与任何给定的新闻文章进行对话，还完全开源，展示了如何将RAG（Retrieval-Augmented Generation）技术与推荐系统结合的实际应用。

FinanceGPT Chat 让用户构建自己的AI助手，提供个性化财务洞察、市场分析和更智能的决策支持。通过提问，用户可以获得量身定制的见解，从而做出更明智的财务决策，所有这些都由自己的AI助手引导。该项目利用了先进的检索增强生成(RAG)技术，提供精准且个性化的财务洞察。

`langchain4j-examples` 是 LangChain4j 库的官方示例集合，旨在帮助开发者快速理解和上手 LangChain4j 的各项功能。这些示例涵盖了从基础教程到高级 RAG 技术、具有记忆、工具和 RAG 的代理等多种应用场景，展示了如何在 Java 项目中应用 LangChain4j 构建强大的自然语言处理应用。

本项目是由 Datawhale 提供的面向初学者的大模型（LLM）应用开发教程，旨在帮助开发者快速掌握 LLM 应用开发的核心技能。教程分为三个部分：LLM 开发入门、LLM 开发技巧、LLM 应用实例。通过实践项目驱动学习，无需深厚的算法基础即可入门。项目围绕‘个人知识库助手’展开，覆盖提示工程、RAG等关键技术，提供详细的环境配置指南和代码示例，适合希望快速上手 LLM 应用开发的开发者。

Milvus是一个开源的向量数据库，旨在支持生成性人工智能（GenAI）应用。它允许用户通过pip安装，能够进行高速搜索，并且在性能损失最小的情况下扩展到数百亿个向量。