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Tavily

Tavily

Tavily是一个为大型语言模型(LLMs)和检索增强生成(RAG)优化的搜索引擎,旨在提供高效、快速且持久的搜索结果。该产品由Tavily团队开发,目标用户是AI开发者、研究人员以及需要实时、准确、有根据的信息的企业。Tavily Search API通过连接LLMs和AI应用程序到可信赖的实时知识,减少了幻觉和整体偏见,帮助AI做出更好的决策。 Tavily的主要功能和特点 Tavily Search API的核心功能包括: 深度研究:通过单一的API调用,简化数据收集,提供来自可信来源的聚合和精选结果。 智能查询建议和答案:装备AI以自动化的方式深化知识,通过细微的答案和后续查询。 多源优化:与Bing、Google和SerpAPI等其他API相比,Tavily Search API会审查多个来源,从每个来源中找到最相关的内容,以优化LLM上下文。 灵活性和成本效益:Tavily Search API提供更灵活的定价计划和更实惠的成本。 如何使用Tavily 要使用Tavily Search API,开发者可以通过Python SDK轻松与API交互,直接在Python程序中利用搜索功能。开发者还可以自定义字段,如上下文等,以优化搜索结果。Tavily的搜索结果基于来源的可信度和内容质量进行索引和排名,并且能够自主地构建后续查询,深入主题以提供细微的答案和全面的分析。 Tavily的适用人群 Tavily Search API适用于AI开发者、研究人员、企业数据分析师以及任何需要集成高效搜索功能的AI应用程序的开发者。特别是那些使用LLMs和RAG技术的用户,将能从Tavily提供的精确和实时的信息检索中受益。 Tavily的价格 Tavily提供不同的定价计划,以满足不同用户的需求: Researcher计划:免费,每月1,000次API调用。 Project计划:$30/月,每月4,000次API调用。 Bootstrap计划:$100/月,每月15,000次API调用。 Startup计划:$220/月,每月38,000次API调用。 Growth计划:$500/月,每月100,000次API调用。 Add-On计划:$100一次性购买,额外8,000次API调用。 Enterprise计划:提供定制API调用、生产就绪的速率限制、定制的主题和来源以及企业级的安全和隐私。 Tavily产品总结 Tavily Search API是一个专门为AI设计的搜索引擎,它通过提供实时、准确和有根据的信息检索,帮助AI应用程序做出更好的决策。其深度研究、智能查询建议和答案以及多源优化等特点,使其在同类产品中脱颖而出。适用于各种规模的开发者和企业,Tavily的灵活定价计划确保了用户可以根据自己的需求选择合适的方案。

LOVO AI

LOVO AI

AI语音生成器是什么 AI语音生成器是一种利用人工智能技术将文本转换为语音的工具Genny是LOVO AI开发的一款先进的AI语音生成器,它具备500+种声音和100种语言的支持,能够为视频、营销、培训、社交媒体等内容创作提供高质量的语音Genny的特点在于其超逼真的声音,几乎无法与真实人类的声音区分开来 AI语音生成器的主要功能和特点 Genny的主要功能和特点包括: 超逼真的AI声音,支持100多种语言 集成的视频编辑功能,方便用户创建和编辑视频 文本到语音同步,确保音视频完美匹配 自动字幕生成,支持20多种语言 AI脚本编写功能,帮助用户快速生成专业脚本 声音克隆技术,只需一分钟音频即可创建自定义声音 AI艺术生成器,快速生成高清免版权图片 团队协作功能,支持云端存储和项目共享 适用于开发者的API,允许在应用程序或服务中使用先进的声音 如何使用AI语音生成器 使用Genny非常简单,用户只需通过网页浏览器登录即可开始使用以下是每个功能的使用方法和应用场景: 文本到语音:用户输入文本,选择合适的声音和语言,Genny将自动生成语音,适用于视频配音、有声读物等 视频编辑:用户可以上传视频,使用Genny的视频编辑工具进行剪辑和增强,然后添加生成的语音 自动字幕:在视频编辑过程中,Genny可以自动生成字幕,支持多种语言,帮助全球观众理解内容 AI脚本编写:当用户遇到创作瓶颈时,Genny的AI脚本编写功能可以提供帮助,快速生成专业脚本 声音克隆:用户可以上传自己的音频样本,Genny将根据样本创建独特的声音,适用于品牌宣传和个性化内容 AI语音生成器的适用人群 Genny适用于广泛的用户群体,包括内容创作者、营销人员、教育工作者、企业培训师以及任何需要为视频或音频添加语音的人 AI语音生成器的价格 根据LOVO AI的官方网站,Genny提供免费的基础服务,用户可以免费开始使用具体的付费计划可能包括更多的功能和高级选项,但具体的价格信息需要直接在官方网站上查询 AI语音生成器产品总结 Genny作为一款AI语音生成器,以其高度逼真的声音和全面的功能,为内容创作者和其他用户提供了强大的工具它不仅能够节省时间和成本,还能提升视频和音频项目的专业度Genny的易用性和灵活性使其成为市场上值得关注的AI语音生成器之一

supabase

supabase

Supabase 是什么 Supabase 是一个开源的 Firebase 替代品,它为开发者提供了一个功能全面的 Backend as a Service (BaaS) 平台。由 Supabase, Inc. 开发,它旨在简化开发过程,让开发者能够快速启动项目并专注于构建应用程序的核心功能,而无需担心后端基础设施。Supabase 提供了包括 Postgres 数据库、实时功能、身份验证、存储和扩展在内的多种功能。 Supabase 的主要功能和特点 Supabase 的核心功能包括: 全功能的 Postgres 数据库:每个项目都可以使用 Postgres 数据库,支持实时功能和数据库备份。 身份验证:通过一系列身份提供者和 API 添加和管理电子邮件和密码、无密码、OAuth 和移动登录。 实时订阅:允许应用程序实时接收数据库更改。 存储:为应用程序提供存储解决方案。 边缘函数:在用户附近的服务器上运行代码,以提高性能。 Supabase 的独特之处在于其开源特性,这意味着用户可以自行托管或修改服务,避免了供应商锁定的问题。 如何使用 Supabase 要开始使用 Supabase,开发者需要在 Supabase 网站上创建一个项目。然后,他们可以使用 Prisma 迁移和种子向数据库添加示例数据,并从 RedwoodJS 应用程序中查询数据。Supabase 提供了详细的文档和指南,帮助开发者快速上手。 Supabase 的适用人群 Supabase 适用于希望快速构建和部署应用程序的开发者和公司。特别是那些需要全功能后端服务,但又不想自己搭建和维护的开发者,Supabase 提供了一个简单易用的解决方案。开源特性也吸引了许多寻求自定义和灵活性的开发者。 Supabase 的价格 Supabase 提供了免费的基础计划,适用于小型项目和初学者。对于需要更多资源的大型项目,Supabase 提供了付费计划,价格根据使用情况而变化。具体的定价信息可以在 Supabase 官网上找到。 Supabase 产品总结 Supabase 是一个强大的开源 Backend as a Service 平台,它为开发者提供了一个简单、灵活且功能全面的解决方案。通过其丰富的功能和开源特性,Supabase 能够满足不同开发者的需求,帮助他们快速构建和扩展应用程序。无论是小型项目还是大型企业,Supabase 都提供了一个可靠的后端服务,让开发者可以专注于创造出色的用户体验。

STORM and Co-Storm

STORM and Co-Storm

斯坦福大学在AI辅助学术研究领域取得了重大进展,他们的开源工具STORM进化后新增了协作对话机制Co-STORM。这一先进功能使得AI实体能够参与圆桌讨论,模拟人类般的互动。Co-STORM通过整合多个AI专家和一个主持人,在几分钟内生成关于特定主题的深入、经过充分研究的文章,同时具备跟踪和参与对话的能力,通过动态思维导图展示。该工具生成具有多元视角的详细报告,并且可在线免费获取,对研究人员和学生来说是一项值得关注的发展。 Co-STORM框架及其对学术研究的影响已被EMNLP 2024主要会议认可,突显了其对学术写作和信息发现未来的潜在影响。- 斯坦福大学推出了一款名为STORM的工具,利用大语言模型(LLM)辅助编写类维基百科文章。 - STORM可以将输入的主题转换为长篇文章或研究论文,并以PDF格式下载。 - STORM通过检索、多角度提问和模拟专家对话等方式生成写作大纲和内容报告。 - STORM擅长需要大量研究和引用的写作任务。 - STORM的GitHub上的Star量已经超过了24k。 - STORM团队推出了全新功能Co-STORM,引入了协作对话机制和轮次管理策略。 - Co-STORM包括Co-STORM LLM专家、主持人和人类用户。 - Co-STORM模拟用户、观点引导专家和主持人之间的协作对话。 - Co-STORM的评估结果表明其在报告质量和对话质量方面优于基线模型。 - Co-STORM的主持人角色可以根据未使用信息提出问题,帮助用户发现更多信息。 - Co-STORM可以帮助用户找到与目标相关的更广泛、更深层次的信息。 STORM 认为研究过程自动化的核心是自动提出好的问题。直接提示语言模型提出问题效果并不好。为了提高问题的深度和广度,STORM 采用了两种策略: 观点引导提问:给定输入主题,STORM 通过调查类似主题的现有文章来发现不同的观点,并使用它们来控制提问过程。 模拟对话:STORM 模拟维基百科作者和基于互联网资源的主题专家之间的对话,使语言模型能够更新其对主题的理解并提出后续问题。 斯坦福又推出了STORM的升级版 ——Co-STORM,引入了协作对话机制,并采用轮次管理策略,实现了AI 智能体间的圆桌讨论和流畅的协作式 AI 学术研究。

DeepWiki

DeepWiki

DeepWiki :基于 GitHub Repo 源代码生成最新版可对话式文档,由 Devin驱动。 开源项目免费使用,无需注册。 私有项目中使用需在 http://devin.ai 注册账号。 直接访问 https://deepwiki.com,或将 GitHub 链接中的 github 替换为 deepwiki。 即:GitHub 仓库链接中的 github 替换为 deepwiki,即可直接访问对应的 DeepWiki 页面。如:https://deepwiki.com/<user>/<repo> Devin AI 是由 Cognition Labs开发的自主人工智能助手工具,标榜为 “AI 软件开发者”。曾号称全球首个全自动 AI 程序员,因执行成本高导致订阅价格也极高,后来就淡出人们视野了。目前更主流的开发形式是 IDE + MCP(如 Cursor、VSCode、Windsurf 等),半自动化的工具链调用让控制更精准,结果也变得更加可靠。 Devin 这次带来的 DeepWiki 确实是阅读 GitHub 项目的好帮手,在正式开始介绍 DeepWiki 前,我们先来了解一下目前阅读开源项目的痛点: GitHub 主流开源项目介绍以英文 README.md 为主,支持多语言介绍的并不多,对于非母语的人来说,存在一定阅读障碍。 很多仓库可能连比较像样的 README 介绍都没,更别提专门的文档网站或 Blog 了。于开发者而言是灾难性的,需要自行查看源代码或在 issues 中搜寻一些描述。 如果仓库文件超多,上百个文件,或大几十万行代码,想要通过阅读源码来建立项目宏观认知会变得特别难。 阅读一个仓库的源代码或许不难,但面对 GitHub 这种世界级的开发者聚集地,每天都会诞生大量开源项目,纯靠人力阅读总结会被累死(面对海量代码,人会变得麻木)。 在项目文档中不会有功能与源码之间的映射关系说明,但这又是借鉴参考项目时的一个重点需求。 在源码阅读方面,其实 GitHub 本身就做了许多改进,如树状目录,函数依赖图谱等。 随着 GitHub Copilot 的升级,也被集成进 GitHub,通过交互式对话来进一步辅助源码阅读。点击具体代码行号或顶部固定按钮唤醒 AI 对话,可提问项目相关的任何问题。 但以上这些 GitHub 提供的能力远远不够,并不能帮助我们快速建立项目宏观层面的认知(系统架构图、依赖图等)。 DeepWiki 简介 关于 DeepWiki 的详细信息是由以下推文揭露的,我对其进行了梳理。 Cognition Labs 打造了 DeepWiki,一个免费、可对话的 GitHub 仓库百科全书,致力于让每一个开发者都能轻松访问最新、结构化的项目文档。DeepWiki 由 Devin 技术驱动,专为开源项目免费开放,无需注册即可使用。只需将任何 GitHub 仓库链接中的 github 替换为 deepwiki,即可直接访问对应的 DeepWiki 页面。如:https://deepwiki.com/<user>/<repo> 据 Cognition Labs 成员介绍,DeepWiki 在构建过程中,让大语言模型(LLM)全面扫描了完整的代码库。到目前为止,它已经索引了超过 30,000 个热门 GitHub 仓库,处理了超过 40 亿行代码,处理总量超过 1000 亿 tokens,仅索引过程的计算开销就超过了 30 万美元。索引一个仓库的平均成本大约为 12 美元,但团队还是决定让所有开源项目免费使用,无需任何注册门槛。 从系统设计来看,模型在局部理解代码(如函数、模块)方面表现非常出色,但真正的挑战在于理解整个代码库的全局结构。DeepWiki 针对这一难题,采用了分层方法:先将代码库划分为一套套高层次系统(high-level systems),再为每一个系统生成对应的 Wiki 页面,帮助用户在整体上把握项目架构。 它还利用了一个非常有趣的信号——提交历史(commit history)。通过分析哪些文件经常被一起修改,可以构建出文件之间的关联图(graph),从而揭示项目内部许多潜在且重要的结构模式。这一方法进一步增强了 DeepWiki 对代码库内部逻辑关系的理解与呈现。 如果找不到你需要的仓库,团队也很乐意帮你索引任何公开 GitHub 仓库。对于私有仓库,只需注册 Devin 账号即可使用相同功能。此外,DeepWiki 支持分享 Wiki 页面和智能解答链接,方便团队成员始终保持信息同步。

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