Hồ sơ công cụ
u14app/neo-chat
github.com
Một không gian làm việc trò chuyện AI ưu tiên cục bộ, có thể tự lưu trữ cho trò chuyện đa mô hình, tác nhân, RAG và nghiên cứu chuyên sâu.
Công dụng
u14app/neo-chat
Neo Chat là một không gian làm việc AI có thể tự lưu trữ, kết hợp trò chuyện đa mô hình (Google, OpenAI, Anthropic và các endpoint tương thích OpenAI), chế độ Agent cho các quy trình công cụ nhiều bước, và Deep Research với báo cáo có trích dẫn. Nó cung cấp tệp đính kèm, truy xuất cơ sở tri thức, bộ nhớ, giọng nói, plugin, máy chủ MCP và các artifact có thể chỉnh sửa, với lịch sử trò chuyện được lưu trữ trong trình duyệt theo mặc định và đồng bộ hóa mã hóa tùy chọn. Nó được viết bằng TypeScript, chạy cục bộ hoặc qua Docker, và giao diện của nó hỗ trợ tiếng Anh, tiếng Trung giản thể và tiếng Nhật.
GiáMã nguồn mở
Đánh giáN/A
Lượt lưu0
Thẻ
Danh mục
Chưa có phần tóm tắt.
FAQ
Câu hỏi thường gặp
- u14app/neo-chat là gì?
- Neo Chat là một không gian làm việc AI có thể tự lưu trữ, kết hợp trò chuyện đa mô hình (Google, OpenAI, Anthropic và các endpoint tương thích OpenAI), chế độ Agent cho các quy trình công cụ nhiều bước, và Deep Research với báo cáo có trích dẫn. Nó cung cấp tệp đính kèm, truy xuất cơ sở tri thức, bộ nhớ, giọng nói, plugin, máy chủ MCP và các artifact có thể chỉnh sửa, với lịch sử trò chuyện được lưu trữ trong trình duyệt theo mặc định và đồng bộ hóa mã hóa tùy chọn. Nó được viết bằng TypeScript, chạy cục bộ hoặc qua Docker, và giao diện của nó hỗ trợ tiếng Anh, tiếng Trung giản thể và tiếng Nhật.
- u14app/neo-chat có giá bao nhiêu?
- u14app/neo-chat áp dụng mô hình giá: Mã nguồn mở. Xem gói hiện tại trên trang web chính thức.
- u14app/neo-chat dùng để làm gì?
- u14app/neo-chat được xếp trên TolsAI vào các danh mục: Mã nguồn mở.
- Có thể dùng u14app/neo-chat ở đâu?
- u14app/neo-chat có trên trang web chính thức github.com.
Khám phá
Thêm trong Mã nguồn mở
Một bộ khung tác tử mã nguồn mở cho một AI agent tự cải thiện, có khả năng lập kế hoạch và thực thi các nhiệm vụ bạn mô tả.
Một công cụ RAG không dùng vector, dựa trên suy luận, lập chỉ mục tài liệu dưới dạng cây và truy xuất bằng suy luận LLM.
Một thư viện Python giống PyTorch để xây dựng và tự động tối ưu hóa các quy trình làm việc LLM như chatbot, RAG và agent.
Giao diện web mô-đun để tạo hình ảnh, video và âm thanh bằng các mô hình AI như Stable Diffusion, Flux và Wan.
Hướng dẫn từng bước để thiết kế các hệ thống AI được xây dựng trên LLM, RAG và AI agents.
Công cụ pipeline AI mã nguồn mở để xây dựng, gỡ lỗi và triển khai các quy trình LLM và điều phối tác nhân ngay từ IDE của bạn.
Thảo luận
Thảo luận
Đăng nhập để tham gia thảo luận
Chưa có bình luận. Hãy bắt đầu thảo luận.