Chat Data是一个强大的AI聊天机器人平台，允许用户使用自己的数据或预训练模型创建可定制的聊天机器人。它在前端和后端都提供灵活性，并配备全面的用户分析工具。用户可以集成聊天小部件到网站，并提供相关内容供聊天机器人回答问题，还可以上传文档或链接网站进行训练。支持个性化定制，包括聊天机器人的性格和语言偏好，适用于多种场景。
GPTSmith是一个让用户通过上传数据和选择设计来个性化聊天机器人的平台，旨在使AI沟通更加个人化、可及和高效。
Buo 是一个 AI 聊天机器人应用，旨在快速回答用户的问题，支持无限消息发送，并拥有众多功能。它运用自然语言处理和机器学习技术，理解用户查询并提供准确、及时的回应。
NovaTalks.AI 是一个全渠道的平台，旨在为客户提供关怀和销售服务。它将社交渠道整合为一个创新解决方案，使企业能够以客户喜欢的方式与他们保持联系。用户可以通过注册免费7天试用，选择所需的社交渠道，如Viber、Instagram、WhatsApp、Facebook Messenger等。该平台提供了在线聊天小部件、个性化聊天机器人、质量评估、大数据文本分析和数据报告等功能。用户可以自动处理客户消息，24/7与客户沟通，并提供个性化支持。
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。
Q是一个先进的AI语音聊天机器人，基于最新的GPT模型。它具有可定制的角色和语音聊天、图像识别与生成等功能，不仅是聊天机器人，更是一个拥有自己思想的人类助手！
Gnbly 是一个个人智能助理，旨在自动化日常沟通任务，如预订餐厅、拨打服务电话等。用户只需注册账户并提供必要信息，便可通过简单的命令让 Gnbly 执行各种任务。
GPTConverts是一个基于ChatGPT的聊天机器人，能够快速安装并训练，以回答关于您的SaaS的高度具体问题，帮助将更多网站访客转化为客户。安装和训练过程仅需5分钟，且无需信用卡，即可免费试用。
Adrify 是一个专门的提示创建工具，用户可以创建具有独特语言的聊天机器人和提示，支持生成 WhatsApp 链接，利用 AI 编程创建网站，并提供丰富的游戏提示等功能。
本项目提供超过1500个精心设计的ChatGPT提示，旨在帮助个人创业者应对挑战并抓住机遇。无论您是在寻找灵感、解决问题，还是希望提升沟通效率，这些提示都能为您提供强大的支持。
个性化语言模型资源库：收集个性化大型语言模型（LLM）的资源，包括角色扮演、个性化聊天和模型个性特征等，旨在促进相关研究和应用的发展
这可能是基于 LLM 的代理的最全面的概述。从如何构建这些代理到如何永久利用它们。
AI Chat SMS是一个对话式AI平台，允许用户直接通过消息应用与个性化的AI聊天机器人进行对话，无需下载应用或管理API令牌。用户只需用手机号码注册并确认接收短信，就可以开始与AI聊天。该平台支持自定义机器人个性、语气和回复风格，具备长期记忆功能，能够记住之前的对话。用户还可以使用如`/image`的命令生成图像。
Upstream是一个允许用户与AI聊天机器人共享内容的平台，利用人工智能技术提供无缝且互动的内容共享体验。用户只需在平台上创建账户并上传内容，AI聊天机器人便可以根据用户的互动来访问和与内容进行交互。用户可以指定各种参数来控制聊天机器人如何与他们的内容互动。
Clever Chat 是一款基于AI的聊天机器人服务，旨在革新您网站上的客户支持。它通过提供快速、简单的解决方案来提升用户体验和建立信任。您只需按照提供的说明将其集成到您的网站中，并根据您的品牌和用户进行定制，以创建个性化的体验。该AI驱动的聊天机器人能够同时处理多个客户查询，减少了支持团队所需的工作量。
GoPDF将您的PDF转换为互动文档，提升阅读体验，简化任务，提高生产力。无论是将HTML转换为PDF、捕获网站截图、创建定制数据聊天助手，还是OCR，GoPDF都能满足您的需求。同时，开发者还可以通过我们的API轻松集成，定制解决方案。
ChatClient是一个平台，允许用户轻松创建和集成自定义AI聊天机器人到他们的网站。用户只需注册账户，提供网站和公司数据，平台将指导用户定制和集成AI聊天机器人，作为小部件或iframe嵌入到网站中。此平台旨在改善客户支持、生成潜在客户并自动化重复任务，从而为团队节省时间。
EmbedJs是一个基于Node.js的RAG框架，旨在简化与大型语言模型（LLM）和嵌入工作的流程，支持个性化的LLM响应，使得开发者能够更高效地构建智能应用。
