随着 AI 的普及，大家使用 AI 工具的时间越来越长了，尤其因为有了像 GPT-4o 和 Claude 这样强大的 LLM。

今天，我将介绍 21 个开源 LLM 项目，它们可以帮助你构建令人兴奋的内容，并将人工智能集成到你的项目中。

Vanna - 与你的数据库聊天

“

和你的数据库聊天( 利用 大模型和 RAG 技术将文本转换为 SQL 语句)

Vanna 是一个获得 MIT 许可的开源 Python RAG（检索增强生成）框架，用于 SQL 生成。

基本上，它是一个 Python 包，它使用检索增强来帮助你使用 LLMs 为数据库生成准确的 SQL 查询语句。

于像不太喜欢写 SQL 的开发人员来说它是完美的 ！

Vanna 的工作过程分为两个简单的步骤

• 在你的数据上训练 RAG model
• 提问，返回 SQL 语句。这些 SQL 语句可以设置为在你的数据库上自动运行。

你不需要知道这整个东西是如何工作的就可以使用它。

你只需 train 一个存储一些元数据的模型，然后将其用于 ask 问题。

使用以下命令开始：

pip install vanna

他们构建了用户界面，包括 Jupyter Notebook 和 Flask。

Khoj - 你的人工智能第二大脑

Khoj 是一款开源的人工智能搜索助手。无需筛选在线结果或自己的笔记，即可轻松获得答案。

Khoj 可以理解你的 Word、PDF、org-mode、markdown、纯文本文件、GitHub 项目，甚至 Notion 页面。

它有桌面应用程序、Emacs 软件包、Obsidian 插件、Web 应用程序。Obsidian 和 Khoj 可能是最强大的组合！

你可以使用以下命令在几分钟内开始在本地使用 Khoj。

pip install khoj-assistant
khoj

一些令人兴奋的功能：

• 可以分享你的笔记和文档以扩展你的数字大脑
• 人工智能代理可以访问互联网，让你能够整合实时信息
• 基于文档获得快速、准确的语义搜索
• 代理可以塑造深刻的个人形象并理解你的话，例如，你说：“根据我的兴趣，创作一幅我梦想之家的图片” 它就会画出这个：

它在 GitHub 上有 12k star，并得到了 YCombinator 的支持。

Flowise - 拖放 UI 来构建您的自定义 LLM 流程

Flowise 是一款开源 UI 可视化工具，用于构建定制的 LLM 编排流程和 AI 代理。

可以使用以下 npm 命令在几分钟内开始使用 Flowise：

npm install -g flowise
npx flowise start
OR
npx flowise start --FLOWISE_USERNAME=user --FLOWISE_PASSWORD=1234

以下是集成 API 的方式：

import requests

url = "/api/v1/prediction/:id"

def query(payload):
  response = requests.post(
    url,
    json = payload
  )
  return response.json()

output = query({
  question: "hello!"
)}