开源大模型项目，助你效率提高 10 倍

随着 AI 的普及，大家使用 AI 工具的时间越来越长了，尤其因为有了像 GPT-4o 和 Claude 这样强大的 LLM。

今天，我将介绍 21 个开源 LLM 项目，它们可以帮助你构建令人兴奋的内容，并将人工智能集成到你的项目中。

Vanna - 与你的数据库聊天

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和你的数据库聊天( 利用大模型和 RAG 技术将文本转换为 SQL 语句)

Vanna 是一个获得 MIT 许可的开源 Python RAG（检索增强生成）框架，用于 SQL 生成。

基本上，它是一个 Python 包，它使用检索增强来帮助你使用 LLMs 为数据库生成准确的 SQL 查询语句。

于像不太喜欢写 SQL 的开发人员来说它是完美的！

Vanna 的工作过程分为两个简单的步骤

在你的数据上训练 RAG model
提问，返回 SQL 语句。这些 SQL 语句可以设置为在你的数据库上自动运行。

你不需要知道这整个东西是如何工作的就可以使用它。

你只需 train 一个存储一些元数据的模型，然后将其用于 ask 问题。

使用以下命令开始：

pip install vanna

他们构建了用户界面，包括 Jupyter Notebook 和 Flask。

Khoj - 你的人工智能第二大脑

Khoj 是一款开源的人工智能搜索助手。无需筛选在线结果或自己的笔记，即可轻松获得答案。

Khoj 可以理解你的 Word、PDF、org-mode、markdown、纯文本文件、GitHub 项目，甚至 Notion 页面。

它有桌面应用程序、Emacs 软件包、Obsidian 插件、Web 应用程序。Obsidian 和 Khoj 可能是最强大的组合！

你可以使用以下命令在几分钟内开始在本地使用 Khoj。

pip install khoj-assistant   khoj

一些令人兴奋的功能：

可以分享你的笔记和文档以扩展你的数字大脑
人工智能代理可以访问互联网，让你能够整合实时信息
基于文档获得快速、准确的语义搜索
代理可以塑造深刻的个人形象并理解你的话，例如，你说：“根据我的兴趣，创作一幅我梦想之家的图片” 它就会画出这个：

它在 GitHub 上有 12k star，并得到了 YCombinator 的支持。

Flowise - 拖放 UI 来构建您的自定义 LLM 流程

Flowise 是一款开源 UI 可视化工具，用于构建定制的 LLM 编排流程和 AI 代理。

可以使用以下 npm 命令在几分钟内开始使用 Flowise：

npm install -g flowise   npx flowise start   OR   npx flowise start --FLOWISE_USERNAME=user --FLOWISE_PASSWORD=1234

以下是集成 API 的方式：

import requests      url = "/api/v1/prediction/:id"      def query(payload):     response = requests.post(       url,       json = payload     )     return response.json()      output = query({     question: "hello!"   )}

如何学习AI大模型？

“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。

我在一线互联网企业工作十余年里，指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。

我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。【保证100%免费】🆓

对于0基础小白入门：

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很多朋友都不喜欢晦涩的文字，我也为大家准备了视频教程，每个章节都是当前板块的精华浓缩。

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光学理论是没用的，要学会跟着一起做，要动手实操，才能将自己的所学运用到实际当中去，这时候可以搞点实战案例来学习。（全套教程文末领取哈）

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随着人工智能技术的飞速发展，AI大模型已经成为了当今科技领域的一大热点。这些大型预训练模型，如GPT-3、BERT、XLNet等，以其强大的语言理解和生成能力，正在改变我们对人工智能的认识。那以下这些PDF籍就是非常不错的学习资源。（全套教程文末领取哈）

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截至目前大模型已经超过200个，在大模型纵横的时代，不仅大模型技术越来越卷，就连大模型相关的岗位和面试也开始越来越卷了。为了让大家更容易上车大模型算法赛道，我总结了大模型常考的面试题。（全套教程文末领取哈）

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👉学会后的收获：👈
• 基于大模型全栈工程实现（前端、后端、产品经理、设计、数据分析等），通过这门课可获得不同能力；

• 能够利用大模型解决相关实际项目需求：大数据时代，越来越多的企业和机构需要处理海量数据，利用大模型技术可以更好地处理这些数据，提高数据分析和决策的准确性。因此，掌握大模型应用开发技能，可以让程序员更好地应对实际项目需求；

• 基于大模型和企业数据AI应用开发，实现大模型理论、掌握GPU算力、硬件、LangChain开发框架和项目实战技能，学会Fine-tuning垂直训练大模型（数据准备、数据蒸馏、大模型部署）一站式掌握；

• 能够完成时下热门大模型垂直领域模型训练能力，提高程序员的编码能力：大模型应用开发需要掌握机器学习算法、深度学习

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