融汇11款AI工具构建完美应用 译文

融汇11款AI工具构建完美应用译文

如您所见，人工智能（AI）应用在近年来得到了长足的发展。从语音助手到软件开发，人工智能已在我们的生活中无处不在，并得到了广泛应用。下面，我将为您介绍25个开源项目，您可以用它们来制作自己的人工智能应用程序，并使其更上一层楼。

1.Taipy -将数据和人工智能算法转化为可投入生产网络的应用

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作为一个开源的Python库，Taipy（https://github.com/Avaiga/taipy）提供了假设分析、智能管道执行、内置调度和部署工具等功能，可用于轻松地进行端到端的应用开发。例如，它可以为基于Python的应用，创建图形化的用户界面，并改进数据流的管理。同时，您可以用其绘制数据集的图表，并使用类似图形化用户界面的滑块，让用户可以选择使用其他实用的功能，来处理数据。

在不牺牲性能的情况下，Taipy提供了友好的用户界面、高效的数据处理能力、以及良好的易用性。您只需通过命令：pip install taipy，来完成安装。同时，Taipy也能利用各种代码库，来简化开发并增强功能。

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目前，Taipy发布了最新版本为v3.1（https://docs.taipy.io/en/latest/relnotes/）。该版本的多功能部件对象实现了HTML或Python对象的可视化。这意味着Folium（https://python-visualization.github.io/folium/latest/）、Bokeh（https://bokeh.org/）、Vega-Altair（https://altair-viz.github.io/）和Matplotlib（https://matplotlib.org/）等代码库现在都可以被用于可视化。同时，它提供了对Plotly Python（https://plotly.com/python/）的原生支持，使得绘制图表变得更容易。

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在利用分布式计算提高性能的同时，Taipy及其所有依赖项都能与Python 3.12完全兼容，以便用户在Taipy的项目中使用最新的工具和代码库。请阅读文档-- https://docs.taipy.io/en/latest/，以获得更多介绍。

下图展示的是其聊天界面（https://docs.taipy.io/en/release-3.1/gallery/llm/5_chatbot/）。该演示使用了OpenAI的GPT-4 API，生成对消息的回复。您可以通过更改代码，以使用其他的API或模型。

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下图展示的是由Taipy团队提供的、可用于加速Taipy应用构建的、另一个名为Taipy Studio（https://docs.taipy.io/en/latest/manuals/studio/）的VSCode扩展功能。

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当然，您也可以为自己的应用选用Taipy的云部署。如果您想了解其代码库结构，可以阅读HuggingFace的《使用Taipy创建Python语言的大模型Web界面（https://huggingface.co/blog/Alex1337/create-a-web-interface-for-your-llm-in-python）》一文。

在教程资源方面，Taipy提供了10多个带有代码和文档的演示教程，可供您学习。例如：

Covid仪表板（https://covid-dashboard.taipy.cloud/Country）
Tweet的生成（https://tweet-generation.taipy.cloud/）
数据可视化（https://production-planning.taipy.cloud/Data-Visualization）
实时人脸识别（https://face-recognition.taipy.cloud/）

目前，Taipy的v3版在GitHub上有七千多颗星，且在不断改进中。

2.Supabase - Firebase的开源替代品

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要构建人工智能应用，您往往需要一个后台，而Supabase（https://github.com/supabase/supabase）正是可以满足此需求的优秀后台服务提供商。

通过参考相关文档（https://supabase.com/docs），您可以从如下npm命令(Next.js)开始安装Supabase：

npx create-next-app -e with-supabase1.

如下代码段则展示了如何进行CRUD操作：

import { createClient } from '@supabase/supabase-js' // Initialize  const supabaseUrl = 'https://chat-room.supabase.co' const supabaseKey = 'public-anon-key' const supabase = createClient(supabaseUrl, supabaseKey) // Create a new chat room const newRoom = await supabase   .from('rooms')   .insert({ name: 'Supabase Fan Club', public: true }) // Get public rooms and their messages const publicRooms = await supabase   .from('rooms')   .select(`     name,     messages ( text )   `)   .eq('public', true) // Update multiple users const updatedUsers = await supabase   .from('users')   .eq('account_type', 'paid')   .update({ highlight_color: 'gold' })1.2.3.4.5.6.7.8.9.10.11.12.13.14.15.16.17.18.19.20.21.22.23.24.25.26.

您可以利用Supabase的Auth、realtime、Edge函数、以及存储等功能，来构建一个超快的应用。同时，Supabase也提供了多个启动工具包，如：带有LangChain的Next.js（https://github.com/langchain-ai/langchain-nextjs-template）、带有Next.js的Stripe（https://github.com/vercel/nextjs-subscription-payments）、以及AI聊天机器人（https://github.com/supabase-community/vercel-ai-chatbot）。

目前，Supabase在GitHub上有六万三千多颗星，以及大量贡献者。而且，他们的提交次数达两万七千多次。

3.Chatwoot -即时聊天、电子邮件支持、全方位渠道服务台，并拥有自己的数据

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Chatwoot（https://github.com/chatwoot/chatwoot）可与电子邮件、网站即时聊天、Facebook、Twitter、WhatsApp、Instagram以及Line等常用客户沟通渠道连接，以实现一站式多社交应用的客户体验。如下图所示，这对于想围绕着某个人工智能应用来建立用户社区的需求，显得十分必要。

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您可以通过阅读文档（https://www.chatwoot.com/docs/product），了解各种集成选项，从而更轻松地管理整个生态系统。其文档非常详细，每个集成都有相应的快照示例，例如：WhatsApp频道就带有WhatsApp Cloud API。因此，您可以按需将其一键部署到Heroku或自行托管。

目前，Chatwoot发布的是v3.6版，在GitHub上拥有一万八千多颗星。

4.CopilotKit -在数小时内为您的产品提供AI Copilot

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CopilotKit（https://github.com/CopilotKit/CopilotKit）可以让我们使用两个React组件，将各种关键性的人工智能功能集成到React应用中。同时，它也提供了内置（但完全可定制）的Copilot原生用户体验组件，如：<CopilotKit />、<CopilotPopup />、<CopilotSidebar/>、以及<CopilotTextarea/>等。

通过阅读相关文档（https://docs.copilotkit.ai/getting-started/quickstart-textarea），您可以从使用如下npm命令开始安装Copilot：

npm i @copilotkit/react-core @copilotkit/react-ui @copilotkit/react-textarea1.

下面的代码段展示了如何集成CopilotTextArea的方法。

import { CopilotTextarea } from "@copilotkit/react-textarea"; import { useState } from "react"; export function SomeReactComponent() {   const [text, setText] = useState("");   return (     <>       <CopilotTextarea         className="px-4 py-4"         value={text}         onValueChange={(value: string) => setText(value)}         placeholder="What are your plans for your vacation?"         autosuggestionsConfig={{           textareaPurpose: "Travel notes from the user's previous vacations. Likely written in a colloquial style, but adjust as needed.",           chatApiConfigs: {             suggestionsApiConfig: {               forwardedParams: {                 max_tokens: 20,                 stop: [".", "?", "!"],               },             },           },         }}       />     </>   ); }1.2.3.4.5.6.7.8.9.10.11.12.13.14.15.16.17.18.19.20.21.22.23.24.25.26.27.28.

通过上述方法，您可以在几分钟内构建出AI聊天机器人，以用于基于LLM的全栈应用。

5.DALL-E Mini -根据文本提示生成图像

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OpenAI的第一个令人印象深刻的图像生成模型是DALL-E。DALL-E mini应母公司的要求更名为Craiyon。而Craiyon/DALL-E mini则试图利用开源模型重现其成果。如下图所示，您可以在Craiyon（https://www.craiyon.com/）上使用该模型。

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参考相关文档（https://github.com/borisdayma/dalle-mini?tab=readme-ov-file#development），您可以用如下命令（用于开发）开始安装DALL-E Mini：

pip install dalle-mini1.

通过阅读DALL-E Mini的相关说明（https://wandb.ai/dalle-mini/dalle-mini/reports/DALL-E-Mini-Explained-with-Demo--Vmlldzo4NjIxODA），您也可以了解有关其数据集、架构和算法等更多信息。当然，《最佳人工智能图像和提示终极指南（https://www.craiyon.com/blog/ultimate-guide-best-ai-art-photorealistic-images-and-prompts）》，也值得您参考。

目前，DALL-E Mini的v0.1版本在GitHub上有一万四千多颗星。

6.Deepgram -为应用构建语音人工智能

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无论是初创公司还是美国国家航空航天局（NASA），它们每天都在使用Deepgram（https://github.com/deepgram）的API以快速、准确、可扩展且经济高效的方式，转录和理解数百万分钟的音频。同时，Deepgram能为开发人员提供语音到文本和音频的智能模型。

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由Deepgram的官方介绍文档可知（https://developers.deepgram.com/docs/introduction），它提供了免费和可视化两种模型。其免费层面完全能够满足您的基本使用。而可视化是上面一层，您可以查看实时的流媒体响应或音频文件，并比较音频的智能化水平。

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您还可以阅读Deepgram的博客示例（https://deepgram.com/learn/how-to-add-speech-recognition-to-your-react-project），以获悉如何在React和Node.js项目中添加语音识别功能。

如果您想亲自体验Deepgram API的灵活性，请访问它们的API Playground（https://playground.deepgram.com/?smart_format=true&language=en&model=nova-2）。

7.InvokeAI -稳定扩散模型的领先创意引擎

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作为Stable Diffusion的实现，InvokeAI（https://github.com/invoke-ai/InvokeAI）是一种开源的文本到图像、以及图像到图像的生成器。它提供了业界领先的WebUI，并通过CLI支持终端的使用，可谓多种商业产品的基础。

InvokeAI既能够在Windows、Mac和Linux机器上运行，也可以在仅有4 GB内存的GPU显卡上运行。您可以阅读其有关硬件要求（https://invoke-ai.github.io/InvokeAI/installation/INSTALLATION/），如何安装不同的模型（https://invoke-ai.github.io/InvokeAI/installation/050_INSTALLING_MODELS/），以及重要的自动安装信息（https://invoke-ai.github.io/InvokeAI/installation/010_INSTALL_AUTOMATED/）。

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正如其文档（https://invoke-ai.github.io/InvokeAI/features/IMG2IMG/）所述，InvokeAI还能够使用其他图像来生成新的图像。

目前，InvokeAI在GitHub上有将近两万一千多颗星。

8.OpenAI- 您需要的一切

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OpenAI（https://github.com/openai）已被全世界所知晓。通过OpenAI，您可以使用DALL-E来根据文字描述，创建原始、逼真的图像，使用Whisper实现语音识别模型。

如下代码段所示，您可以从一个简单的API开始构建。

completion = openai.ChatCompletion.create(   model="gpt-3.5-turbo",   messages=[     {"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."},     {"role": "user", "content": "What are some famous astronomical observatories?"}   ] )1.2.3.4.5.6.7.

当然，其文档链接-- https://platform.openai.com/docs/introduction提供了更多可构建的选项。

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如上图所示，您可以创建助理应用（https://platform.openai.com/docs/assistants/overview）程序并查看API playground（https://platform.openai.com/playground/p/default-chat?model=text-davinci-003），以便更好地了解它。

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9.DeepFaceLab -用于创建Deepfakes的领先软件

DeepFaceLab（https://github.com/iperov/DeepFaceLab）是一款实现深度伪造（Deepfakes）的顶级开源工具。此处的深度伪造是利用深度学习来篡改图像和视频的技术。它们经常被用来在图片或短片中调换人脸，有时是为了开玩笑，但有时是为了欺诈。

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如上图所示，作为一款使用Python构建的深度伪造工具，DeepFaceLab可以改变媒体中的人脸，消除皱纹和衰老的痕迹，甚至可以操纵嘴唇的动作。

您既可以使用其基础教程来了解如何有效地使用DeepFaceLab（https://www.youtube.com/watch?v=kOIMXt8KK8M），也可以通过链接观看DeepLab算法的使用视频（https://www.youtube.com/channel/UCGf4OlX_aTt8DlrgiH3jN3g/videos）。

遗憾的是，在DeepFaceLab中并没有“使一切正常”的按钮。不过，您可以通过学习其工作流程，以满足自己的特定需求。而且，由于教程众多、算法可靠，因此它已是人工智能应用领域的可靠选择。

截止2023年11月9日，DeepFaceLab已在GitHub上拥有近四万四千颗星。

10.Detectron2 -基于PyTorch的模块化对象检测库

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作为Facebook AI Research的下一代代码库，Detectron2支持Facebook上的多个计算机视觉研究项目和生产应用。它是 Detectron和maskrcnn-benchmark的后续产品，因此提供了最先进的物体检测和分割算法模型。同时，Detectron2也能适应不断发展的前沿研究领域。

通过链接--https://www.youtube.com/watch?v=eUSgtfK4ivk，您可以了解如何利用机器学习来使用Detectron2。同时，Detectron2配备了如：DensePose和全景特征金字塔网络（panoptic feature pyramid networks）等先进的物体检测算法。据此，Detectron2能够进行语义分割和全景分割，这有助于更准确地检测和分割图像和视频中的物体。

此外，Detectron2不仅支持使用边界框和实例分割掩码进行物体检测，还能够预测人物的姿势，这一点与Detectron比较相似。

目前，Detectron2在GitHub代码库中有两万八千多颗星，而且在GitHub上被一万六千多名开发人员所使用。