- vừa được xem lúc

5 dự án mã nguồn mở giúp nâng tầm quy trình AI của bạn

0 0 1

Người đăng: Vinh Phạm

Theo Viblo Asia

Trong bối cảnh AI đang được ứng dụng rộng rãi, việc tận dụng các dự án mã nguồn mở sẽ giúp bạn tiết kiệm thời gian và công sức. Đặc biệt, với giấy phép cho phép, bạn có thể sử dụng chúng trong quy trình làm việc của mình, từ giai đoạn phát triển đến nâng cấp cơ sở hạ tầng hiện có.

Dù mục tiêu của bạn là xây dựng khả năng tìm kiếm an toàn và có thể mở rộng, cải thiện độ chính xác của AI bằng thông tin chi tiết dựa trên đồ thị, tự động hóa tác vụ, triển khai tác nhân thông minh hay tạo giao diện người dùng hỗ trợ AI, các dự án này đều có thể đáp ứng.

Hãy cùng khám phá những công cụ đa năng này và xem chúng có thể giúp biến đổi các giải pháp AI của bạn như thế nào!

1. SWIRL

SWIRL Search là giải pháp lý tưởng cho các yêu cầu tìm kiếm phức tạp trong môi trường doanh nghiệp/nơi làm việc. Nó kết hợp tìm kiếm meta và tìm kiếm liên kết thành một gói gọn gàng, đảm bảo tìm kiếm an toàn, có thể mở rộng và nhanh chóng trên nhiều nguồn dữ liệu. image.png

Nếu bạn đã từng gặp phải sự thất vọng khi dữ liệu bị phân tán hoặc kết quả tìm kiếm chậm, SWIRL sẽ là giải pháp cho bạn. Nó tập trung thông tin, bổ sung thông tin chi tiết do AI cung cấp và giữ mọi thứ an toàn trong tường lửa của bạn. SWIRL cũng loại bỏ nhu cầu sao chép dữ liệu tốn kém, giảm rủi ro bảo mật và không yêu cầu thiết lập phức tạp, chỉ cần truy cập nhanh chóng và an toàn vào thông tin của bạn.

Bạn có thể truy cập vào SWIRL trong liên kết sau đây: https://github.com/swirlai/swirl-search

2. GraphRAG

GraphRAG kết hợp đồ thị và LLM để cung cấp câu trả lời chính xác cao, giàu ngữ cảnh. Nó kết hợp các kỹ thuật tạo tăng cường truy xuất (RAG) với cơ sở dữ liệu đồ thị, giúp AI của bạn thông minh hơn và kết nối hơn bao giờ hết. Nếu bạn muốn một AI gần như "thấu thị", GraphRAG chính là lựa chọn hoàn hảo. image.png

Nó sử dụng thông tin chi tiết dựa trên đồ thị để cung cấp câu trả lời không chỉ dựa trên dữ liệu mà còn dựa trên các mối quan hệ trong dữ liệu. Điều này rất lý tưởng để xây dựng các công cụ đề xuất, biểu đồ tri thức hoặc chỉ đơn giản là làm cho AI của bạn trở nên trực quan hơn.

Bạn có thể truy cập vào GraphRAG trong liên kết sau đây: https://github.com/microsoft/graphrag

3. TaskingAI

Bạn đang mệt mỏi với việc phải xử lý nhiều tác vụ cùng lúc? TaskingAI sử dụng AI để ưu tiên, quản lý và tự động hóa các công việc cần làm của bạn, giống như một trợ lý cá nhân luôn sẵn sàng hỗ trợ. image.png

TaskingAI không chỉ giúp bạn tăng năng suất mà còn giúp bạn lấy lại sự cân bằng trong công việc và cuộc sống. Cho dù bạn đang lập trình, thiết kế hay chỉ đơn giản là cố gắng theo kịp nhịp sống, công cụ này sẽ giúp bạn hoàn thành mọi việc nhanh hơn mà không bị kiệt sức.

Bạn có thể truy cập vào TaskingAI trong liên kết sau đây: https://github.com/TaskingAI/TaskingAI

4. Superagent

Nếu bạn muốn xây dựng, quản lý và triển khai các tác nhân AI trên quy mô lớn, Superagent chính là giải pháp toàn diện dành cho bạn. Nó đơn giản hóa mọi thứ, từ việc tạo tác nhân đàm thoại đến tích hợp chúng vào quy trình làm việc phức tạp. image.png

Hãy tưởng tượng một thế giới nơi tác nhân AI của bạn luôn đi trước một bước, trả lời các truy vấn, tự động hóa các tác vụ và thậm chí học các kỹ năng mới. Với Superagent, thế giới đó giờ nằm trong tầm tay của bạn, hoàn hảo cho chatbot, trợ lý ảo và nhiều ứng dụng khác.

Bạn có thể truy cập vào Superagent trong liên kết sau đây: https://github.com/superagent-ai/superagent

5. SuperDuper

SuperDuper tập trung vào việc tạo ra các giao diện web siêu phản hồi, được điều khiển bởi AI. Đây là "vũ khí bí mật" dành cho các nhà phát triển muốn xây dựng giao diện người dùng trực quan và thân thiện, mang đến trải nghiệm "wow" cho người dùng. image.png

Hãy tạm biệt những giao diện người dùng cồng kềnh và chào đón những tương tác được nâng cao bởi AI. SuperDuper giúp các ứng dụng web của bạn không chỉ hoạt động tốt mà còn thú vị khi sử dụng, đi kèm với các mẫu giao diện đẹp mắt để bạn bắt đầu nhanh chóng.

Bạn có thể truy cập vào SuperDuper trong liên kết sau đây: https://github.com/superduper-io/superduper

Hy vọng qua bài viết này bạn sẽ tìm thêm cho mình được nhiều công cụ AI hữu ích!

Bình luận

Bài viết tương tự

- vừa được xem lúc

Các thuật toán cơ bản trong AI - Phân biệt Best First Search và Uniform Cost Search (UCS)

Nếu bạn từng đọc các thuật toán trong AI (Artificial Intelligence - Trí tuệ nhân tạo), rất có thể bạn từng nghe qua về các thuật toán tìm kiếm cơ bản: UCS (thuộc chiến lược tìm kiếm mù) và Best First Search (thuộc chiến lược tìm kiếm kinh nghiệm). Khác nhau rõ từ khâu phân loại rồi, thế nhưng hai th

0 0 169

- vừa được xem lúc

Con đường AI của tôi

Gần đây, khá nhiều bạn nhắn tin hỏi mình những câu hỏi đại loại như: có nên học AI, bắt đầu học AI như nào, làm sao tự học cho đúng, cho nhanh, học không bị nản, lộ trình học AI như nào... Sau nhiều lần trả lời, mình nghĩ rằng nên viết hẳn một bài để trả lời chi tiết hơn, cũng như để các bạn sau này

0 0 157

- vừa được xem lúc

[ChatterBot] Thư viện chatbot hay ho dành cho Python| phần 3

Trong bài trước mình đã trình bày về Training data cho chatbot và tiền xử lý dữ liệu. Trong phần này sẽ trình bày với các bạn về logic adapter.

0 0 62

- vừa được xem lúc

[Deep Learning] Kỹ thuật Dropout (Bỏ học) trong Deep Learning

. Trong bài viết này, mình xin phép giới thiệu về Dropout (Bỏ học) trong mạng Neural, sau đó là mình sẽ có 1 số đoạn code để xem Dropout ảnh hưởng thế nào đến hiệu suất của mạng Neural. 1.1. Dropout trong mạng Neural là gì.

0 0 65

- vừa được xem lúc

Kỹ thuật Dropout (Bỏ học) trong Deep Learning

Trong bài viết này, mình xin phép giới thiệu về Dropout (Bỏ học) trong mạng Neural, sau đó là mình sẽ có 1 số đoạn code để xem Dropout ảnh hưởng thế nào đến hiệu suất của mạng Neural. 1.

0 1 80

- vừa được xem lúc

Blockchain dưới con mắt làng Vũ Đại 4.0

Mở bài. Hey nhô các bạn, lại là mình đây .

0 0 50