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
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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。
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如何使用
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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 |
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。
| 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 | 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 | 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 | 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 | 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 | 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 | 立即加入我们的等待名单并进行演示! | |
ReByte | LLM应用框架 | 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。 |
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。
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。
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。
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。
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