2025年最好的12个generative ai applications工具

HoneyHive, 拼字印刷, Promptly, All GPTs目录, Klu, Razzle.ai, CONVA, Genera.so, Alethea, ReByte 是最好的付费/免费 generative ai applications tools.

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用于生成式AI应用的评估和可观察性工具。
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构建和盈利生成AI动力应用。
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无需编码即可构建生成式AI应用和工作流
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GPT模型和AI代理的综合资源。
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使用Klu设计、部署和优化生成式AI应用。
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解锁潜力。用工具交流。
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适用于应用的语音优先的生成式A.I.副驾驶。
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轻松将模型转变为在线应用。
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Alethea AI结合生成AI和区块链开发交互式AI角色。
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ReByte是一款由人工智能驱动的平台,利用LLM技术使用户能够轻松构建生成式人工智能应用程序和编辑工具。
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一款令人惊叹的应用程序用户界面的人工智能驱动平台,只需几分钟即可完成。
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借助VectorShift的生成式AI平台,为定制化的业务流程利用AI的强大能力。
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什么是generative ai applications?

生成式人工智能应用是一组人工智能技术,可以根据现有数据中学习到的模式和规则,创建新的文本、图像、音频和视频等内容。由于深度学习特别是在自然语言处理(NLP)和计算机视觉等领域的进展,这些应用近年来引起了广泛关注。

最好的前10个AI generative ai applications工具有哪些?

核心功能
价格
如何使用

VectorShift

VectorShift的核心功能包括: - 拖放式应用构建器 - 构建聊天机器人和文档搜索引擎 - 大型语言模型(LLM)集成(例如ChatGPT) - 连接各种数据源 - 预构建流水线市场 - 使用API部署,即时访问应用程序

使用VectorShift,按照以下步骤操作: 1. 在VectorShift平台上注册并创建账户。 2. 探索拖放式应用构建器,设计和原型化定制的生成式AI工作流程。 3. 利用大型语言模型(LLM)如ChatGPT创建聊天机器人、文档搜索引擎和文档创建工作流程。 4. 连接各种数据源以加载文件、PDF、网站、视频、音频文件和代码库作为输入。 5. 利用市场上的预构建流水线或创建自己的流水线,并贡献给市场。 6. 使用API部署应用程序,允许最终用户即时访问。

Klu

构建、评估和优化GPT-4应用
在几分钟内使用Klu Studio原型
连接CRM、数据库、知识库和工单系统
动态生成提示
具有上下文、记忆、会话的生成式AI聊天
连接多个操作
基于检索的生成
交互式设计环境
连接SQL、Snowflake、Elasticache、Redis
CRM、知识库和工单集成
一键式发布部署
用于扩展生成式AI的先进数据引擎
观察使用情况、成本和性能洞察
通过API或UI添加上下文文档
通过上下文元数据进行过滤
真实用户行为和反馈
高级过滤器,导入/导出
收集真实世界的学习
用你的数据微调GPT-4等
使用Klu Python、TypeScript和React SDK构建
与上下文联合编辑
通过文档引用生成动态内容
使用品牌语音创建聊天体验
创建按需辅导
总结大型文档
快速确认潜在客户
使用动态提示创建内容
分析用户反馈和情感
提取、清理和转换数据

Hobby 每月$0 开始使用Klu-免费获得第一个AI应用和操作。非常适合爱好项目。
Pro 每月$97 使用量增加10倍,非常适合开始使用操作和工作流程的小型项目和团队。
Scale 每月$2,697 适用于打造具有竞争优势的AI体验的企业。
Enterprise 每月$9,997+ 企业级的Klu,具有AI驱动的分析、数据标注、报告和安全保障。

使用你喜欢的LLMs(如Claude、GPT-4、Llama 2等),与数据库、文件或网站中的数据无缝集成,构建AI应用。开发最佳提示,评估使用情况,并通过一键式微调模型来提高性能。

All GPTs目录

您可以使用All GPTs目录发现可以增强您的项目或业务流程的AI代理和应用程序。浏览列表,找到符合您特定需求的合适AI工具,并利用其能力提高生产力和创新。

Promptly

生成式AI应用构建器
AI代理创建
数据集成

选择流行的LLM,以任何格式添加数据,并使用AI代理执行从数据检索到在线表单填写的任务。

Alethea

Alethea AI的核心功能
Alethea AI提供以下核心功能: - CharacterGPT V2:世界上第一个能够从自然语言描述中生成交互式AI角色的多模态AI系统。 - AI协议:一套分散智能合约,实现AI角色和资产的所有权、互操作性和治理。 - MyCharacter.ai:构建在AI协议上的外部分散应用(dApp),提供访问可以在区块链上代币化的逼真和可定制的AI角色。 - ALI实用代币:AI协议的本地ERC-20实用代币,用于促进AI角色的交易、治理和智能升级。

如何使用Alethea AI:访问他们的网站,探索可用的AI系统和工具。您可以在MyCharacter.ai上尝试CharacterGPT V2,这是AI协议上构建的第一个分散应用。它可以让您生成逼真、交互式和情感表达丰富的AI角色,并将其代币化在区块链上。您还可以了解更多关于AI协议及其一系列分散智能合约的信息。

HoneyHive

评估提示和模型
监测生产环境性能
管理和版本控制提示
调试代理和RAG流水线
为评估和微调标记数据集

1. 在HoneyHive的统一LLMOps平台内协作,评估提示和模型。 2. 在生产环境中监测性能。 3. 管理和版本控制提示。 4. 调试代理和RAG流水线。 5. 为评估和微调标记数据集。

CONVA

语音优先的生成式A.I.副驾驶
多语言和多模态功能
与移动应用和Web应用的轻松集成

CONVA搜索 请联系销售获取定价详情。 基于移动应用的月活跃用户(MAU)计费。

要使用CONVA,将CONVA SDK集成到您的移动应用或Web应用中。这将在您的应用程序中启用语音搜索和其他对话功能。

Genera.so

简单的模型上传
自动生成在线应用
直观界面
无需繁琐的GPU管理

要使用Genera.so,模型制作者只需将他们的模型上传到平台上。Genera.so会处理剩下的工作,并生成一个具有直观界面的在线应用。

Razzle.ai

可以与之交互的工具
多种语言模型
沉浸式聊天体验
强大的开箱即用功能
构建您自己的AI代理

立即加入我们的等待名单并进行演示!

ReByte

LLM应用框架
构建LLM应用
生成式人工智能
像编辑文件一样编辑工具

要使用ReByte,只需在网站上注册一个账户。登录后,您可以探索各种可用的工具和应用程序,例如数据可视化、互联网连接助手、虚拟女友、与Mistral 7B模型聊天、财务报表分析和机票销售商。每个工具都有特定的用途,并可通过网站界面访问。

最新上架的 generative ai applications AI 网站

适用于应用的语音优先的生成式A.I.副驾驶。
用于生成式AI应用的评估和可观察性工具。
无需编码即可构建生成式AI应用和工作流

generative ai applications 的核心功能

内容生成

根据训练数据中学习到的模式和规则,创建新的原创内容。

多样性

生成式人工智能可以产生各种类型的内容,包括文本、图像、音频和视频。

定制化

生成的内容可以根据特定风格、主题或偏好进行定制。

效率

自动化内容生成流程,减少人力所需的时间和工作量。

generative ai applications 可以做什么?

营销和广告:生成产品描述、广告文案和社交媒体内容。

娱乐:创作电影、电视节目和视频游戏的剧本、故事情节和概念艺术。

新闻:自动化创建新闻文章、摘要和标题。

教育:生成教育内容,如练习题、解释和学习指南。

设计:为图形设计和产品开发创建独特的视觉元素、纹理和图案。

generative ai applications Review

对生成式人工智能应用的用户评价普遍积极,许多人称赞这项技术能够快速、高效地创建高质量、多样化的内容。一些用户赞赏其定制选项和创造新想法的潜力。然而,一些人表达了对可能产生有偏见或不一致输出的担忧,并认为需要人工监督以确保生成内容的质量和适切性。

谁比较适合使用 generative ai applications?

用户通过由生成式语言模型驱动的聊天机器人获取个性化推荐或建议。

艺术家使用生成式图像模型为其数字艺术创作创建独特视觉元素。

音乐爱好者使用生成式音频模型为其视频创建定制的配乐。

generative ai applications 是如何工作的?

要使用生成式人工智能应用,按照以下一般步骤: 1. 确定要生成的内容类型(例如文本、图像、音频、视频)。 2. 收集和预处理所选内容类型的相关训练数据。 3. 选择适当的生成式人工智能模型架构(例如文本使用GPT,图像使用GANs)。 4. 对经过预处理的数据进行模型训练,并根据需要进行超参数微调。 5. 使用经过训练的模型,通过提供适当的输入或提示来生成新内容。 6. 根据质量、连贯性和符合所需风格或主题等方面评估和完善生成的内容。

generative ai applications 的优势

增加内容创建流程的效率和生产力

能够快速生成大量内容

定制内容以满足特定需求或偏好

有潜力创造新颖和创新的内容

降低手动内容创建相关的费用

关于 generative ai applications 的常见问题

什么是生成式人工智能?
生成式人工智能可以创建哪些类型的内容?
生成式人工智能与传统人工智能有何不同?
一些流行的生成式人工智能模型有哪些?
生成式人工智能有哪些局限性?
生成式人工智能存在哪些伦理问题?