Martin's Coding WorldAI应用集合
这里收集和推荐AI行业应用框架和案例，为大家提供参考。
SuperDuperDB
使用LLM模型和数据库进行交互，以获取数据库中的内容。 Bring AI to your favorite database!
SuperDuperDB是一个Python框架，旨在将人工智能（AI）模型、API和向量搜索引擎直接集成到现有的数据库中。它支持托管自己的模型、流式推理和可扩展的模型训练/微调。以下是该项目的一些关键特性和更新内容：
关键特性：
- 现有数据基础设施的AI集成：无需额外的预处理步骤、ETL或样板代码，即可将任何AI模型和API与数据库集成。
- 变更数据捕获的推理：模型可以自动且即时地计算新数据到达时的输出，保持部署始终是最新的。
- 可扩展的模型训练：通过查询训练数据来训练AI模型，确保通过内置的计算优化达到最佳性能。
- 模型链：通过将模型和API连接起来，轻松设置复杂的工作流，使它们以相互依赖和顺序的方式工作。
- 简单的Python接口：用简单的Python命令替换编写数千行的胶水代码，同时能够深入到任何实现层的细节。
- Python优先：利用Python生态系统中的任何函数、程序、脚本或算法来增强工作流和应用程序。
- 复杂的数据类型：直接在数据库中使用图像、视频、音频等数据类型，以及任何可以作为Python字节编码的类型。
- 特征存储：将数据库转变为集中存储和管理AI模型输入和输出的中央存储库，使它们以结构化格式和已知环境中可用。
- 向量搜索：无需将数据复制和迁移到其他专门的向量数据库，即可将现有的数据库转变为一个完全功能的多模态向量搜索数据库。
https://github.com/SuperDuperDB/superduperdb
ChatPPT
LLM幻灯片生成器 Chatgpt/Ollama to generate PPT/slides
ChatPPT是一个多功能的工具，旨在简化PPT的创建过程，通过集成AI技术，用户可以快速生成所需的幻灯片。无论是通过图形用户界面还是命令行，ChatPPT都提供了灵活的选项来定制幻灯片内容和格式。
https://github.com/HuiMi24/chatppt
PS: 类似的项目有很多，可以在Github上搜索。
Agent-E
Agent-E是一个基于AutoGen代理框架构建的代理系统，旨在自动化用户计算机上的操作，实现Web操作自动化。 Agent driven automation starting with the web.
Agent-E的主要功能：
- 使用自然语言与Web浏览器交互。
- 填写网络表单（目前不支持PDF）。
- 在电子商务网站（如亚马逊）上根据各种标准搜索和排序产品。
- 在网站上定位特定内容和详细信息，例如ESPN上的体育比分或大学页面上的联系信息。
- 导航和与基于Web的媒体交互，包括播放YouTube视频和管理播放设置。
- 执行全面的网络搜索，收集各种主题的信息。
- 在项目管理平台（如JIRA）上管理和自动化任务。
用户偏好设置：
- 通过长期记忆（LTM）跟踪用户偏好。
运行方式：
- 启动Agent-E之后，会出现一个浮动的聊天窗口，用户可以方便的通过自然语言发出操作请求。
https://github.com/EmergenceAI/Agent-E
XAgent
XAgent作为一个基于大型语言模型的自主智能体，能够执行多种任务，包括但不限于以下方面：
数据分析：XAgent能够处理和分析数据集，生成报告和可视化图表。 推荐系统：能够根据用户的需求和偏好提供个性化推荐，例如推荐餐厅。 模型训练：XAgent能够下载数据集，训练先进的机器学习模型，如BERT模型，用于情感分析等任务。 自动化任务：执行自动化任务，如文件编辑、运行Python代码、网页搜索和访问、执行shell命令等。 搜索与报告：在互联网上搜索信息，并根据搜索结果生成报告。 编码与开发：辅助编程和软件开发任务，可能包括代码生成和调试。 数学问题解决：解决数学问题，提供计算和逻辑推理。 生活助手：帮助用户解决日常生活中的问题，提供信息查询和建议。 任务分解：将复杂任务分解为子任务，并为它们生成里程碑，逐步解决。 工具使用：利用内置或第三方工具来增强解决问题的能力。 人机交互：通过GUI或命令行与用户进行交互，接收任务指令和反馈。 学习和适应：通过与人类的合作，学习和适应用户的需求和偏好。 安全性：在Docker容器内运行，确保操作的安全性和环境的隔离。 可扩展性：允许添加新的工具和智能体，以扩展其功能。
XAgent的设计目标是成为一个通用的智能体，能够解决广泛的任务，尽管目前仍处于早期阶段，但其潜力和应用范围正在不断扩大。