Tool-Profil
u14app/neo-chat
github.com
Ein lokal-first, selbst hostbarer KI-Chat-Arbeitsbereich für Multi-Modell-Chat, Agenten, RAG und Deep Research.
Was es kann
u14app/neo-chat
Neo Chat ist ein selbst hostbarer KI-Arbeitsbereich, der Multi-Modell-Chat (Google, OpenAI, Anthropic und OpenAI-kompatible Endpunkte), einen Agent-Modus für mehrstufige Tool-Workflows und Deep Research mit zitierten Berichten kombiniert. Es bietet Dateianhänge, Knowledge-Base-Retrieval, Memory, Voice, Plugins, MCP-Server und bearbeitbare Artefakte, wobei der Gesprächsverlauf standardmäßig im Browser gespeichert wird und optional eine verschlüsselte Synchronisierung möglich ist. Es ist in TypeScript geschrieben, läuft lokal oder über Docker, und seine Oberfläche unterstützt Englisch, vereinfachtes Chinesisch und Japanisch.
Tags
Kategorien
Eine Kurzbeschreibung fehlt noch.
FAQ
Häufige Fragen
- Was ist u14app/neo-chat?
- Neo Chat ist ein selbst hostbarer KI-Arbeitsbereich, der Multi-Modell-Chat (Google, OpenAI, Anthropic und OpenAI-kompatible Endpunkte), einen Agent-Modus für mehrstufige Tool-Workflows und Deep Research mit zitierten Berichten kombiniert. Es bietet Dateianhänge, Knowledge-Base-Retrieval, Memory, Voice, Plugins, MCP-Server und bearbeitbare Artefakte, wobei der Gesprächsverlauf standardmäßig im Browser gespeichert wird und optional eine verschlüsselte Synchronisierung möglich ist. Es ist in TypeScript geschrieben, läuft lokal oder über Docker, und seine Oberfläche unterstützt Englisch, vereinfachtes Chinesisch und Japanisch.
- Was kostet u14app/neo-chat?
- u14app/neo-chat nutzt dieses Preismodell: Open Source. Aktuelle Tarife findest du auf der offiziellen Website.
- Wofür wird u14app/neo-chat verwendet?
- u14app/neo-chat ist auf TolsAI in diesen Kategorien gelistet: Open Source.
- Wo kann ich u14app/neo-chat nutzen?
- u14app/neo-chat ist auf der offiziellen Website github.com verfügbar.
Entdecken
Mehr in Open Source
Ein Open-Source-Agenten-Harness für einen selbstverbessernden KI-Agenten, der Aufgaben plant und ausführt, die du beschreibst.
Eine vektorlose, auf Reasoning basierende RAG-Engine, die Dokumente als Bäume indexiert und mit LLM-Reasoning abruft.
Eine PyTorch-ähnliche Python-Bibliothek zum Erstellen und automatischen Optimieren von LLM-Workflows wie Chatbots, RAG und Agenten.
Eine modulare Web-Oberfläche zum Generieren von Bildern, Videos und Audio mit KI-Modellen wie Stable Diffusion, Flux und Wan.
Eine Schritt-für-Schritt-Anleitung zur Gestaltung von KI-Systemen, die auf LLMs, RAG und KI-Agenten basieren.
Open-Source-KI-Pipeline-Engine zum Erstellen, Debuggen und Bereitstellen von LLM-Workflows und Agent-Orchestrierung aus deiner IDE.
Diskussion
Diskussion
Melde dich an, um mitzudiskutieren
Noch keine Kommentare. Starte die Diskussion.