AI 工具集

Author: Chimy

  • TurboSeek – AI驱动的开源的智能搜索引擎

    TurboSeek是什么

    TurboSeek是一个开源的AI搜索引擎，由Together.ai提供技术支持。基于现代化的技术栈，包括Next.js、Tailwind、Bing搜索API及先进的语言模型Mixtral 8x7B和Llama-3，为用户提供快速、智能的搜索体验。TurboSeek通过接收用户问题，基于Bing API获取结果，抓取内容结合上下文，用AI模型生成答案和提供后续问题建议。TurboSeek计划增加多种功能，如结果缓存、用户身份验证等，提升用户体验。

    TurboSeek

    TurboSeek的主要功能

    • 智能搜索：接收用户输入的问题，用Bing搜索API查找，展示前6个搜索结果。
    • AI模型处理：将用户问题和上下文信息发送给Mixtral-8x7B模型，获取答案，流式返回给用户。
    • 后续问题生成：基于Llama-3-8B模型生成3个相关的后续问题供用户选择，深入探索信息。
    • 本地部署：支持用户用克隆代码库，在本地环境运行TurboSeek，进行个性化配置和使用。

    TurboSeek的技术原理

    • 搜索结果获取：用Bing搜索API获取与问题相关的前6个搜索结果。
    • 内容提取：从搜索结果链接中提取文本内容，作为上下文信息。
    • AI模型推理：将提取的上下文和用户问题一起发送给Mixtral-8x7B模型进行处理，模型基于信息生成答案。
    • 答案流式传输：将AI模型生成的答案用流的形式实时返回给用户，提供即时反馈。
    • 后续问题推荐：用Llama-3-8B模型基于用户的问题和获取的内容提出后续问题，增加交互深度。

    TurboSeek的项目地址

    TurboSeek的应用场景

    • 学术研究：研究人员和学生用TurboSeek快速找到学术论文、研究报告和其他学术资源，支持研究工作。
    • 新闻追踪：记者和新闻爱好者用TurboSeek追踪国内外大事和热点事件，获取实时更新的新闻内容。
    • 技术文档搜索：开发者和技术人员搜索编程语言文档、API参考、开发工具和框架等技术资源。
    • 市场分析：市场分析师和商业决策者用TurboSeek收集行业报告、竞争对手分析和市场趋势数据。
    • 个人知识管理：个人用户用TurboSeek组织和检索个人收藏的文章、博客和网页，构建个人知识库。

  • Self-Taught Evaluators – Meta推出的新型模型评估方法

    Self-Taught Evaluators是什么

    Self-Taught Evaluators是一种新型的模型评估方法，基于自我训练的方式提高大型语言模型（LLM）的评估能力，无需人工标注数据。从未经标记的指令开始，用迭代自我改进方案生成对比模型输出。用LLM作为裁判，生成推理轨迹和最终判断。在每次迭代中重复，用改进的预测训练模型。在实验中，Self-Taught Evaluators提高基于Llama3-70B-Instruct模型的评估准确性，从75.4提高到88.3，在多数投票的情况下达到88.7，超越常用的LLM裁判如GPT-4，与用人工标注数据训练的顶级奖励模型性能相当。

    Self-Taught Evaluators

    Self-Taught Evaluators的主要功能

    • 生成对比模型输出：从未经标记的指令开始，基于提示生成不同质量的模型响应对。
    • 训练LLM作为裁判：用LLM生成推理轨迹和最终判断，评估哪一响应更优。
    • 迭代自我改进：在每次迭代中用当前模型的判断标注训练数据，微调模型，实现自我改进。
    • 评估模型性能：在标准评估协议如RewardBench上评估模型的准确性，与人类评估结果进行比较。

    Self-Taught Evaluators的技术原理

    • 初始化：假设访问大量人类编写的用户指令和一个初始的种子LLM。
    • 指令选择：基于LLM对指令进行分类，选择具有挑战性和平衡分布的指令子集。
    • 响应对构建：为每个选定的指令生成偏好数据，包括两个响应（优选和非优选），基于提示生成，确保非优选响应的质量低于优选响应。
    • 迭代训练：包括判断注释和模型微调两个步骤。用当前模型生成推理轨迹和判断，如果判断正确则将示例添加到训练集中。用数据微调模型，为下一次迭代提供更新的模型。

    Self-Taught Evaluators的项目地址

    Self-Taught Evaluators的应用场景

    • 语言模型开发：在开发新型的大型语言模型（LLM）时，Self-Taught Evaluators评估和优化模型的输出质量，确保模型生成的文本符合预期的标准。
    • 自动化内容评估：在内容生产领域，如新闻机构、出版业或社交媒体平台，用在自动化评估内容的质量和准确性，提高内容审核的效率。
    • 教育和学术研究：在教育领域，Self-Taught Evaluators作为辅助工具，帮助评估学生的写作作业或研究论文，提供反馈和改进建议。
    • 客服和技术支持：在客户服务领域，用在评估自动回复系统的质量，确保回复既准确又有帮助，提升客户满意度。
    • 编程和代码生成：对于需要代码生成和评估的场景，Self-Taught Evaluators能评估生成的代码片段的质量，帮助开发人员改进代码。

  • PDFtoChat – AI驱动的与PDF互动提取关键信息的开源项目

    PDFtoChat是什么

    PDFtoChat 是一个开源的创新AI项目，支持用户基于自然语言对话的方式与 PDF 文件互动。工具基于最新的 AI 技术，包括 Together AI 和 Mixtral，理解用户的查询，从 PDF 内容中提取相关信息。PDFtoChat基于 Next.js App Router 框架，结合多种技术，例如 LangChain.js 和 MongoDB Atlas，提供强大的文档检索和交互能力。用户轻松地上传 PDF 文件，用聊天界面询问问题，系统快速给出答案，提高处理文档的效率。

    PDFtoChat

    PDFtoChat的主要功能

    • PDF文件上传与解析：用户能上传PDF文件，系统自动解析文件内容，准备进行交互。
    • 自然语言问答：用户用自然语言向PDF文件提问，系统能理解问题从文件中检索答案。
    • 即时反馈：系统快速响应用户的问题，提供即时的反馈和答案。
    • 智能检索：基于先进的AI技术，系统理解文档内容，智能检索相关信息。
    • 用户友好的界面：提供简洁直观的用户界面，与PDF文件的交互变得简单易懂。

    PDFtoChat的技术原理

    • AI模型与推理：用Together AI提供的Mixtral和M2 Bert 80M模型进行语言模型推理和嵌入，理解和处理自然语言。
    • 向量数据库：基于MongoDB Atlas存储和检索文档向量，用向量搜索快速定位相关信息。
    • 聊天机器人框架：LangChain.js用在实现检索-生成（RAG）聊天机器人框架，结合检索和生成模型的优势。
    • PDF存储：Bytescale用在存储和管理上传的PDF文件，确保文件的安全和可访问性。
    • 前端框架：Next.js App Router作为前端框架，提供灵活的路由管理和页面渲染。

    PDFtoChat的项目地址

    PDFtoChat的应用场景

    • 学术研究：研究人员和学者基于PDFtoChat快速检索大量文献和研究报告中的关键信息，节省手动翻阅的时间，加速研究进程。
    • 法律咨询：法律专业人士用PDFtoChat快速查找法律文件、案例和合同中的特定条款，提高工作效率。
    • 商业分析：商业分析师和市场研究人员用PDFtoChat从市场报告、财务报表和行业分析中提取关键数据，辅助决策制定。
    • 教育学习：学生和教师用PDFtoChat与教科书和学习资料进行互动，快速获取知识点和解答疑问，提高学习效率。
    • 技术文档查询：开发者和工程师用PDFtoChat快速检索技术手册、API文档和开发指南中的具体信息，提高开发效率。

  • restorePhotos.io – 开源的AI照片修复项目，高质量修复老旧照片

    restorePhotos.io 是什么

    restorePhotos.io 是一个开源的AI项目，专注于修复老旧和模糊的人脸照片。用GFPGAN机器学习模型，基于Next.js API路由处理上传的照片，再返回修复后的照片。能在本地运行项目，或基于Vercel平台一键部署。restorePhotos.io 项目由多个服务支持，包括Replicate提供的AI API、Bytescale的存储和图像处理API、Vercel的托管服务、Auth.js和Neon的认证和数据库服务，及Upstash Redis的速率限制服务。restorePhotos.io 简单易用和高质量的修复效果，恢复和保存珍贵的旧照片。

    restorePhotos.io

    restorePhotos.io 的主要功能

    • AI修复老旧照片：用先进的机器学习模型，自动修复老旧、模糊的人脸照片，提高照片的清晰度和质量。
    • 用户友好的界面：提供简单直观的上传和下载界面，用户无需任何技术背景可轻松使用。
    • 免费服务：为用户提供高质量的照片修复服务，无需支付任何费用。
    • 批量处理：支持批量上传和修复多张照片，提高处理效率。
    • 隐私保护：照片在本地处理，不会上传到服务器，确保用户数据的隐私和安全。

    restorePhotos.io 的技术原理

    • GFPGAN模型：restorePhotos用GFPGAN（Generative Facial Prior GAN）模型，一种生成对抗网络（GAN），专门用在修复和增强人脸图像。GFPGAN基于学习大量的人脸数据，预测和生成高质量的人脸特征。
    • Next.js API路由：项目用Next.js框架构建，基于API路由处理上传的照片。用户上传的照片基于API路由发送到GFPGAN模型进行处理。
    • Replicate平台：GFPGAN模型部署在Replicate平台上，一个用于部署和共享机器学习模型的平台。基于Replicate，restorePhotos.io 轻松地集成和使用GFPGAN模型。
    • 图像处理：上传的照片被预处理，包括调整大小、裁剪等，适应GFPGAN模型的输入要求。处理后的照片被发送到模型进行修复。
    • 结果输出：修复后的照片被返回给用户，用户能在线查看修复前后的对比，或者下载修复后的照片。

    restorePhotos.io 的项目地址

    restorePhotos.io 的应用场景

    • 个人和家庭：用在修复和增强个人或家庭相册中的老旧、模糊照片，如婚礼照片、毕业照、家庭合影等，让珍贵的回忆更加清晰。
    • 历史和文化遗产保护：修复和恢复历史照片、文献、艺术品等，帮助研究人员和历史学家更好地研究和展示历史事件。
    • 档案馆和图书馆：对馆藏的老旧文档、照片进行数字化修复，提高资料的可读性和保存性。
    • 新闻和媒体行业：修复和增强新闻报道中的历史照片，提高报道的视觉效果；修复和恢复旧电影、纪录片等影像资料。
    • 法律和安全领域：修复监控录像中的模糊人脸，帮助识别和追踪嫌疑人；提高证件照片的清晰度，便于身份验证和安全检查。

  • ComfyGen – 英伟达联合特拉维夫推出的文本到图像生成系统

    ComfyGen是什么

    ComfyGen是由NVIDIA和特拉维夫大学研究人员推出的一种文本到图像生成系统，基于大型语言模型（LLM）自动创建与用户文本提示相匹配的工作流，提升图像生成的质量。系统解决传统单体模型在生成图像时存在的限制，结合多个专业组件如微调基础模型、LoRAs、嵌入、超分辨率步骤等构建复杂的工作流。ComfyGen提出两种基于LLM的方法：一种是基于用户偏好数据的调优方法，另一种是无需训练、直接选择现有流程的方法。两种方法显示出比传统模型或通用工作流更高的图像质量。

    ComfyGen

    ComfyGen的主要功能

    • 自适应工作流生成：根据用户的文本提示自动创建最适合的图像生成工作流。
    • 多组件协同：结合微调基础模型、LoRAs、嵌入、超分辨率步骤等多种专业组件构建复杂工作流。
    • 质量提升：基于优化工作流提高生成图像的质量，更符合用户的文本提示。
    • 自动化流程设计：减少设计有效工作流所需的专业知识，自动化流程设计适应不同的文本提示。
    • LLM预测集成：基于大型语言模型（LLM）预测和选择与文本提示最匹配的图像生成流程。

    ComfyGen的技术原理

    • 数据收集与训练集构建：研究人员收集一组由人类创建的ComfyUI工作流，基于对工作流的参数（如基础模型、LoRAs、采样器等）进行随机交换来增强数据集。用一组文本提示生成图像，基于美学和人类偏好预测器对图像进行评分，形成包含提示、工作流、分数的三元组数据集。
    • LLM预测：ComfyGen基于LLM预测给定文本提示的最优工作流。涉及到两种方法：
      • 上下文方法（ComfyGen-IC）：给LLM提供一个包含工作流及在不同类别中的得分的表格，要求为新的文本提示选择最合适的工作流。
      • 微调方法（ComfyGen-FT）：微调一个LLM，在给定文本提示和目标分数的情况下，预测能达到目标分数的工作流。
    • 工作流生成：在推理阶段，ComfyGen接收一个文本提示和一个高分数作为输入，LLM预测出一个与条件相匹配的工作流。
    • 图像生成与评估：用预测出的工作流生成图像，哟个人类偏好和图像质量评估指标评估生成的图像。

    ComfyGen的项目地址

    ComfyGen的应用场景

    • 艺术创作：艺术家和设计师用ComfyGen生成具有特定风格和主题的图像，加速创作过程，探索新的视觉概念。
    • 游戏开发：游戏开发者用ComfyGen快速生成游戏环境中的背景、角色概念图或其他游戏元素，提高开发效率。
    • 广告和营销：营销团队用ComfyGen设计广告图像和营销材料，确保与广告文案和品牌信息相匹配。
    • 电影和娱乐行业：电影制作人和视觉特效团队用ComfyGen创建电影中的场景概念图或特效图像，辅助前期制作和视觉效果设计。
    • 教育和研究：教育工作者和研究人员用ComfyGen生成教学材料中的插图，在进行科学可视化时创建精确的图像。

  • Llama Tutor – 开源的AI学习平台，提供学习主题生成定制学习计划

    Llama Tutor是什么

    Llama Tutor 是一个基于AI的个性化学习平台，由 Llama 3.1 和 Together AI 技术驱动，是一个完全开源的项目。支持用户输入想要学习的主题和教育水平，生成一个量身定做的学习计划。平台覆盖包括篮球、机器学习、个人理财和美国历史在内的多个学科领域，旨在为不同背景和需求的学习者提供支持。Llama Tutor 基于先进的 AI 技术，理解用户的问题，提供精准的解答，引导用户深入思考。基于 Llama Tutor，学习变得更加个性化、互动和高效，为学习者提供一个充满乐趣和挑战的学习环境。

    Llama Tutor

    Llama Tutor的主要功能

    • 个性化学习体验：用户根据自兴趣和教育水平选择学习主题，Llama Tutor 生成一个个性化的学习计划。
    • 多学科覆盖：提供包括篮球、机器学习、个人理财和美国历史等多个学科领域的学习内容。
    • 互动式学习：基于 AI 导师与用户的互动，提供问题解答和深入思考的引导。
    • 开源平台：代码完全开源，支持社区成员参与开发和改进。
    • 技术支持：基于 Llama 3.1 和 Together AI 的技术，提供强大的语言模型和推理能力。

    Llama Tutor的技术原理

    • Llama 3.1 70B：一个由 Meta 开发的大型语言模型（LLM），用在理解和生成自然语言。
    • Together AI：为 Llama Tutor 提供语言模型推理服务，让 AI 快速响应用户的查询。
    • Next.js：一个基于 React 的框架，用在构建 Llama Tutor 的前端应用程序。
    • Tailwind CSS：一个实用工具优先的 CSS 框架，用在快速开发具有响应式设计的界面。
    • Serper：一个搜索 API，用在增强 Llama Tutor 的搜索功能。

    Llama Tutor的项目地址

    Llama Tutor的应用场景

    • 个人学习辅导：个人用Llama Tutor获得个性化的学习辅导，包括学习新的语言、编程技能，和准备考试。
    • 学术教育：学生用Llama Tutor作为学习辅助工具，获得针对特定学科的深入讲解和练习。
    • 职业发展：职场人士用Llama Tutor学习新的职业技能或更新现有技能，适应不断变化的工作环境。
    • 在线课程补充：Llama Tutor作为在线课程的补充，提供额外的互动式学习体验和个性化反馈。
    • 语言学习：对于学习新语言的用户，Llama Tutor提供语言练习、语法指导和文化背景知识。

  • VideoAgent – 斯坦福联合多所研究机构推出自改进的视频生成系统

    VideoAgent是什么

    VideoAgent是一种自改进的视频生成系统，由斯坦福大学、滑铁卢大学、DeepMind等机构的研究人员共同推出。根据图像观察和语言指令生成视频计划，转换为机器人控制动作。VideoAgent基于自我条件一致性方法细化视频计划，用预训练的视觉-语言模型（VLM）反馈进行迭代优化。在执行过程中，VideoAgent收集环境数据进一步提升视频生成质量，有效减少视频中的幻觉内容，提高任务成功率。系统在模拟环境中表现优异，能改进真实机器人视频，将视频生成技术应用在现实世界提供新的可能性。

    VideoAgent

    VideoAgent的主要功能

    • 视频计划生成：根据给定的图像观察和语言指令，生成用在控制机器人系统的视频计划。
    • 自我改进：基于外部反馈，如预训练的视觉-语言模型（VLM）的反馈和真实世界的执行反馈，迭代改进生成的视频计划。
    • 视频细化：用自我条件一致性方法，将低质量的视频样本优化成高质量的视频。
    • 在线执行与数据收集：在真实环境中执行视频计划，收集额外数据进一步微调视频生成模型。
    • 任务成功评估：评估任务是否成功完成，根据执行反馈改进视频生成策略。

    VideoAgent的技术原理

    • 自我条件一致性：一种启发式方法，用在视频扩散模型，将低质量的视频样本基于迭代细化成高质量的视频。用自我生成的样本引导视频生成，保留视频的真实部分和优化幻觉部分。
    • VLM引导的视频生成：在推理阶段，VideoAgent用预训练的VLM选择最佳的细化视频计划。VLM评估视频的连贯性、物理规律的遵守和任务的完成情况，提供反馈。
    • 在线微调：VideoAgent在真实环境中执行视频策略时，收集成功的轨迹数据，用轨迹数据进一步微调视频生成模型，提高未来任务的成功率。
    • 反馈整合：VideoAgent整合来自VLM的AI反馈和真实世界执行反馈，基于反馈指导视频生成模型的训练和改进。
    • 强化学习：在与环境的交互中，VideoAgent基于强化学习技术优化策略，提高视频生成的质量和任务执行的成功率。

    VideoAgent的项目地址

    VideoAgent的应用场景

    • 机器人控制：VideoAgent用在生成控制机器人执行复杂任务的视频计划，如抓取、放置、组装等操作，提高机器人在工业自动化、服务机器人等领域的应用效率。
    • 模拟和训练：在模拟环境中，VideoAgent作为训练机器人策略的工具，基于生成各种任务的视频训练和测试机器人的行为，无需在真实世界中进行物理操作。
    • 教育和研究：VideoAgent用子啊教育领域，生成教学视频，展示机器人或自动化系统如何执行特定任务，帮助学生更好地理解相关概念。
    • 游戏开发：在游戏设计中，VideoAgent用在生成非玩家角色（NPC）的行为模式，创建更加丰富和动态的游戏环境。
    • 电影和动画制作：VideoAgent辅助动画师和电影制作人，基于生成视频草图和动画序列，加快创作过程，降低制作成本。

  • Lingua – Meta推出的轻量级独立代码库

    Lingua是什么

    Lingua 是 Meta AI推出的一个轻量级且独立的代码库，旨在助力大规模训练语言模型。基于易于修改的 PyTorch 组件，便于研究人员尝试新的模型架构、损失函数和数据集。Lingua 专注于端到端训练、推理和评估，提供工具优化速度和稳定性。代码库仍在开发中，提供多个应用程序示例，展示如何使用此代码库。Lingua 的设计注重简单性和可复用性，支持快速实验迭代，适于需要高度定制化研究的场合。

    Meta Lingua

    Lingua的主要功能

    • 模型训练与推理：支持大规模语言模型的端到端训练和推理。
    • 性能优化：基于各种技术手段，如激活检查点和模型并行化，优化模型训练和推理的性能。
    • 灵活性和可定制性：用易于修改的 PyTorch 组件，方便研究人员尝试新的模型架构、损失函数和数据。
    • 分布式训练支持：支持在多个 GPU 上进行模型的分布式训练，提高训练效率。
    • 检查点管理：提供模型检查点的管理功能，方便模型的保存和恢复。

    Lingua的技术原理

    • 模块化设计：将训练流程分解为模块化的组件，如数据加载器、模型架构、优化器等，提高代码的可复用性和可维护性。
    • PyTorch 集成：基于 PyTorch 框架，用动态计算图和自动微分功能，简化模型的开发和训练过程。
    • 分布式训练技术：基于数据并行、模型并行和激活检查点等技术，实现在多个 GPU 上高效训练大型模型。
    • 优化器和学习率调度：集成多种优化器和学习率调度策略，适应不同的训练需求。
    • 检查点和保存格式：用 PyTorch 分布式保存方法（.distcp 格式），支持不同数量的 GPU 和分片情况下的模型保存和加载。

    Lingua的项目地址

    Lingua的应用场景

    • 学术研究：研究人员用 Lingua 快速实验和验证新的模型架构、训练策略或优化算法，推进自然语言处理（NLP）领域的学术研究。
    • 工业界应用：企业用Lingua训练和部署定制化的语言模型，支持诸如机器翻译、文本摘要、情感分析等业务需求。
    • 多语言模型开发：Lingua支持多语言数据处理，能开发跨语言的模型，服务于全球化的应用程序。
    • 模型压缩和优化：研究人员和工程师用Lingua实验不同的模型压缩技术，如量化、剪枝，优化模型大小和推理速度。
    • 教育和培训：教育机构用Lingua 作为教学工具，帮助学生理解语言模型的构建和训练过程。

  • MEXMA – Meta推出的预训练跨语言句子编码器

    MEXMA是什么

    MEXMA是由Meta AI推出的一种新型的预训练跨语言句子编码器。基于结合句子级和词语级的目标提升句子表示的质量。在训练过程中，MEXMA用一种语言的句子表示预测另一种语言中被遮蔽的词语，支持直接更新编码器中的句子表示和所有词语。MEXMA在多个任务上展现优越的性能，超越现有的预训练跨语言句子编码器，如LaBSE和SONAR。MEXMA支持80种语言，在句子分类等下游任务中表现出色。

    MEXMA

    MEXMA的主要功能

    • 跨语言句子编码：MEXMA将不同语言的句子编码成固定大小的向量，向量在一个共享的多语言空间中进行比较和操作。
    • 句子和词语级目标结合：基于同时考虑句子的整体含义和句子中各个词语的贡献，MEXMA提高句子表示的质量和对齐。
    • 多任务性能提升：MEXMA在多种下游任务中表现出色，包括句子分类、文本挖掘和语义文本相似度任务。
    • 80种语言支持：MEXMA支持多达80种语言，适用广泛的多语言应用场景。

    MEXMA的技术原理

    • 结合句子级和词语级目标：MEXMA用句子级目标训练模型，引入词语级目标。在训练过程中，模型学习句子的整体表示，和学习句子中每个词语的表示。
    • 交叉语言遮蔽任务：MEXMA用一种语言的句子表示预测另一种语言中被遮蔽（masking）的词语。交叉语言的遮蔽任务迫让模型学习能捕捉句子核心信息的句子表示，确保信息在不同语言之间是可对齐的。
    • 直接更新编码器：在MEXMA中，句子表示能更新编码器，每个词语的表示直接更新编码器。双向更新机制让模型更有效地学习到高质量的句子和词语表示。
    • 对称架构：MEXMA基于对称架构，同时对两种语言的句子进行遮蔽和预测，确保模型在两种语言之间是平衡的，能生成两个干净的句子向量，对于语言之间的对齐至关重要。
    • 非对比性损失函数：为避免模型崩溃（collapse）并提高表示的质量和对齐，MEXMA用非对比性损失函数，如均方误差（MSE）损失，加强不同语言中语义等价句子的空间接近性。

    MEXMA的项目地址

    MEXMA的应用场景

    • 跨语言信息检索：用MEXMA将不同语言的文档转换成相同的嵌入空间，进行跨语言的搜索和检索。
    • 机器翻译：MEXMA改善机器翻译系统，基于提供更准确的跨语言句子表示增强翻译质量。
    • 多语言文本分类：在处理多语言文本数据时，MEXMA能分类文本内容，如情感分析、主题分类等。
    • 语义文本相似度评估：MEXMA评估不同语言句子之间的相似度，适用比较和匹配相似的文本内容。
    • 跨语言问答系统：在多语言的问答系统中，MEXMA帮助理解不同语言的问题，在相应的语言中找到答案。

  • Browse AI – AI网页数据处理工具，零代码自动化数据收集和监控

    Browse AI是什么

    Browse AI是一款革命性的无代码网页数据提取工具，基于人工智能技术，让用户能快速从任何网站上抓取和监控数据，无需编写代码。用户通过简单的点击操作即可训练一个机器人，实现自动化数据收集。Browse AI提供预构建的机器人和丰富的应用集成，支持数据的定时提取和变更通知，适用于市场调研、竞争分析、价格监控等多种场景，大幅节省时间和提高效率。

    Browse AI

    Browse AI的主要功能

    • 数据提取：从任何网站提取特定数据，自动填充的电子表格形式呈现。
    • 监控：按计划自动提取数据，在检测到更改时收到通知。
    • 预构建机器人：提供针对流行用例的预构建机器人，用户可以立即开始使用。
    • 无代码操作：用户无需编程知识，通过直观的界面训练机器人完成任务。
    • 灵活性：能处理复杂的网页结构，包括分页、滚动、登录和验证码等。
    • 广泛的应用场景：适用于市场调研、竞争分析、价格监控、产品研发、内容采集等多种用途。

    Browse AI的产品官网

    Browse AI的产品定价

    • 免费套餐：额度为每月50 Credits。
    • Starter套餐：价格为$48.75/月，额度为每月2,000 Credits，包括基础的数据提取功能。
    • Professional套餐：价格为$123.75/月，额度为每月5,000 Credits适合专业用户，提供更多额度，性价比较高。
    • Team套餐：价格为$311.25/月，额度为每月10,000 Credits，适合团队使用，提供更高的额度。
    • Custom套餐：价格需联系销售团队洽谈。为企业级用户提供定制化服务。

    Browse AI的应用场景

    • 将网站转变为API：为没有API的网站或Web应用创建可扩展的API，无需代码。
    • 潜在客户开发：从多个网站构建潜在客户列表和营销数据库，获取结构化数据。
    • 金融与投资：定期从网络上的特定来源收集目标市场的批量数据，辅助投资决策。
    • 价格监控：自动跟踪市场价格，为业务提供更多数据点，帮助做出更好的定价决策。
    • 竞争监控：监控竞争对手的网站和网络营销策略，了解他们的产品、趋势和营销策略。
    • 市场调查：从多个来源提取结构化数据，深入了解市场动态。