Open WebUI:是一个开源的大语言模型 UI 框架。它允许用户方便地与各种大语言模型进行交互,具备灵活的模型集成和丰富的交互功能,可定制化程度较高,能够满足不同用户对于语言模型应用的需求。
Dify:是一个开源的大语言模型(LLM)应用开发平台。提供直观的 AI 工作流,支持从多个推理提供商处获取数百种专有及开源模型,还拥有 RAG 管道、智能代理等功能,可帮助开发者快速构建、训练和部署基于大语言模型的应用。
Chatbox:是一个聊天机器人相关的开源项目。旨在为用户提供便捷的聊天交互体验,可能集成了多种自然语言处理技术,以实现智能对话等功能。
Chatbot UI:是一个聊天机器人的用户界面项目。专注于打造简洁、易用的聊天界面,方便用户与聊天机器人进行沟通,可能支持多种聊天机器人模型的接入。
LobeChat:是一款开源的聊天机器人框架。提供了易于使用的界面和丰富的功能,支持多种大语言模型,方便用户快速搭建自己的聊天机器人应用,同时具备良好的扩展性和定制性。
Streamlit:是一个用于快速开发和共享数据应用程序的开源框架。它特别适用于数据科学家和机器学习工程师,能够将数据分析脚本和模型快速转换为交互式 Web 应用,无需复杂的前端开发。
Anything LLM:是一个与大语言模型相关的开源项目。允许用户集成和使用不同的大语言模型,实现多种自然语言处理任务,可能提供了统一的接口和工具来简化模型的使用。
Text Generation WebUI:是一个用于文本生成的 Web 界面项目。支持多种开源的语言模型,用户可以通过该界面输入提示并生成文本,常用于文本创作、对话生成等场景。
LangFlow:是一个基于流的可视化编程界面,用于构建和部署大语言模型应用。通过拖拽操作即可创建复杂的语言模型工作流,降低了开发门槛,提高了开发效率。
Chat UI:是由 Hugging Face 开源的聊天界面项目。结合 Hugging Face 的模型生态,提供了一个与语言模型进行交互的界面,可能具有良好的模型兼容性和社区支持。
FastGPT:是一个开源的快速构建 GPT 类应用的框架。提供了快速搭建和训练语言模型应用的能力,具备一定的性能优化和便捷的开发工具,帮助开发者快速实现语言模型相关的功能。
ChatWeb:是一个基于 Web 的聊天应用开源项目。可以与多种语言模型集成,提供了一个简洁的聊天界面,方便用户与模型进行对话交互,实现智能聊天功能。
以下是围绕特性(开发语言、特色功能、应用场景、部署方式、支持模型等维度)对这些开源框架的汇总表格(以下内容由AI生成,不保证真实性):
项目名称 | 开发语言 | 特色功能 | 应用场景 | 部署方式 | 支持模型 |
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Open WebUI | JavaScript (Vue) | 提供用户友好的 Web 界面,支持多种 AI 模型集成 | AI 模型管理和交互 | Docker、Kubernetes | 支持 OpenAI、Hugging Face 等模型 |
Dify | Python、JavaScript | 低代码 AI 应用开发平台,支持模型训练和部署 | AI 应用开发、模型训练 | Docker、Kubernetes | 支持 OpenAI、Hugging Face、自定义模型 |
Chatbox | JavaScript (React) | 轻量级聊天界面,支持 Markdown 渲染和代码高亮 | 聊天机器人、AI 助手 | 本地部署、Docker | 支持 OpenAI GPT 系列 |
Chatbot UI | TypeScript (Next.js) | 开箱即用的聊天界面,支持自定义主题和插件 | 聊天机器人、AI 助手 | 本地部署、Vercel | 支持 OpenAI GPT 系列 |
LobeChat | TypeScript (React) | 支持多模态交互(文本、图像、语音),提供插件系统 | 多模态 AI 助手 | 本地部署、Docker | 支持 OpenAI、Hugging Face 等模型 |
Streamlit | Python | 快速构建数据科学和机器学习应用的 Web 界面 | 数据可视化、模型展示 | 本地部署、Streamlit Cloud | 支持自定义模型 |
Anything LLM | JavaScript (React) | 支持多种 LLM 模型,提供文档管理和知识库功能 | 知识管理、文档问答 | 本地部署、Docker | 支持 OpenAI、Hugging Face、自定义模型 |
Text Generation WebUI | Python | 提供文本生成模型的 Web 界面,支持模型加载和参数调整 | 文本生成、AI 写作 | 本地部署、Docker | 支持 GPT、LLaMA、Hugging Face 等模型 |
LangFlow | Python | 可视化构建 LangChain 应用,支持拖拽式工作流设计 | LangChain 应用开发 | 本地部署、Docker | 支持 LangChain 支持的模型 |
Chat UI | JavaScript (React) | 提供聊天界面,支持多轮对话和上下文管理 | 聊天机器人、AI 助手 | 本地部署、Docker | 支持 OpenAI、Hugging Face 等模型 |
FastGPT | Python | 基于 GPT 的快速文本生成工具,支持批量处理和 API 调用 | 文本生成、AI 写作 | 本地部署、Docker | 支持 OpenAI GPT 系列 |
ChatWeb | JavaScript (Vue) | 提供 Web 聊天界面,支持多用户和多会话管理 | 聊天机器人、AI 助手 | 本地部署、Docker | 支持 OpenAI GPT 系列 |
整理得很齐全
全面吧,抄的→_→
我还只会模模糊糊地用服务商提供的AI搜索服务,如何部署属于自己的WebUi框架仅仅浏览了一些步骤,但因缺乏一套介绍AI、模型及UI的普及教程,因而也就没去尝试。而近期因deepseek冒出来后那些所谓的PPT看得头都大了也没看懂。
个人的会用就行,没必要本地化部署