经济实惠部署

WebGLM旨在利用拥有100亿参数的通用语言模型（GLM）提供高效且经济实惠的网络增强问答系统。它旨在通过将网络搜索和检索功能集成到预训练的语言模型中，来改善现实世界应用程序部署。

StableLM是Stability AI最新开源的大语言模型，目前开放的是3B和7B的版本，后续会开放更大规模的模型，适合商用。

出门问问提供的超大规模语言模型，基于其通用的表示与推理能力，支持多轮交互，能够大幅度提高生产效率和数据处理能力，被广泛应用于问答系统、自然语言处理、机器翻译、文本摘要等领域

Search-o1是一个增强大型推理模型的搜索工具，类似于为模型装上“搜索引擎”，使其在思考过程中能够随时查找知识，从而减少错误和不确定性，提升完成复杂任务的能力。

LAVIS是一个一站式的语言-视觉智能库，支持多种语言-视觉任务，集成多种预训练模型，提供简单易用的API，以及自定义模型的训练和评估，具备高效的推理速度和性能。

gpt_index是一个简单方便的工具，旨在将各种文本数据（如pdf、epub等）与ChatGPT整合，以便用户能够基于文本内容进行问答。该工具支持多种文本格式，并且易于使用，适合快速搭建AI问答应用，同时提供Google Colab Notebook以便于用户配置和使用。

CmdKay 是一个浏览器扩展，允许用户快速获取有关当前网页的问题的响应。用户只需安装该扩展，并使用 Cmd/Ctrl+K 快捷键输入关键词作为查询，CmdKay 会根据网页及您的查询提供快速响应。

myGPTBrain是一个高效的工具，允许用户无缝上传PDF、Word文档、Excel表格，并能连接Google Drive和Notion等资源。通过分析用户上传的内容，myGPTBrain能够提供基于文档内容的上下文丰富的回答，帮助用户快速获取所需信息。

eLLMo是一个专属的私有大型语言模型，旨在保护客户数据的隐私。它利用增强检索生成（RAG）技术，能够回答客户数据和文档上的问题，打破团队间的信息孤岛。该解决方案可在本地部署，确保数据安全与合规。

关于使用RAG模式(Retrieval-Augmented Generation)的应用和资源的信息，包括关于RAG技术的综述，以及一些GitHub库和企业级应用的链接，这些应用使用RAG模型来增强自然语言处理和信息检索能力

Globe Explorer 是一个用于探索和发现热门话题的平台，提供研究资源并促进用户反馈。它利用大语言模型（LLMs）理解用户查询，并生成可视化的主题页面，让用户以搜索引擎无法理解的方式探索信息。

Chain-of-Note项目旨在提升检索增强型语言模型的表现，主要通过生成顺序阅读注释来评估文档的相关性，从而改进语言模型的回复质量，并减少因不可靠检索信息带来的误导性回复。

提供了一个在浏览器中运行 AI Agent 的框架，旨在使网站对 AI Agent 更加可访问，并提供了一个新的 WebUI 界面以及对多种大型语言模型的支持