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目前的 rag 框架都有哪些

Answer

目前常用的 RAG 框架有 LangChain。

LangChain 是一个为简化大模型应用开发而设计的开源框架。它具有以下特点:

  1. 提供一套模块化的工具和库,便于开发者轻松集成和操作多种大模型。
  2. 设计注重简化开发流程,能让开发者将更多精力投入到创造应用的核心价值上。
  3. 支持广泛的模型,具备良好的可扩展性,以适应不断变化的业务需求。
  4. 作为得到社区广泛支持的开源项目,拥有活跃的贡献者和持续的更新。
  5. 提供了全面的文档和示例代码,有助于新用户快速掌握。
  6. 在设计时充分考虑了应用的安全性和用户数据的隐私保护。
  7. 是一个多语言支持的灵活框架,适用于各种规模的项目和不同背景的开发者。

LangChain 官方手册:https://python.langchain.com/docs/get_started/introduction/

Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)

References

RAG 提示工程(三):迈向工程化应用

到目前为止,我们一直利用Prompt Layer平台对提示词进行验证和迭代工作。然而,在实际的工作场景中,我们并不会局限于仅使用像Prompt Layer这样专门针对提示词优化的平台。相反,我们会采用更广泛的工具和框架进行大模型项目的开发。在实际项目中,我们会使用工程化框架,为开发提供必要的支持。随着我们向工程化的第一步迈进,我们将逐步转变思路,不再仅仅局限于提示词角度的建设和优化,而是更加从实际项目角度入手去考虑工程化建设。这意味着我们将转变我们要采用更全面的工具和方法,以确保能够满足实际业务需求,提供真正的价值。下面,我们就介绍几种常用的RAG框架,供大家参考。[heading4]3.1 LangChain[content]LangChain是一个为简化大模型应用开发而设计的开源框架。它通过提供一套模块化的工具和库,允许开发者轻松地集成和操作多种大模型,从而将更多的精力投入到创造应用的核心价值上。LangChain的设计注重简化开发流程,支持广泛的模型,并且具备良好的可扩展性,以适应不断变化的业务需求。作为一个得到社区广泛支持的开源项目,LangChain拥有活跃的贡献者和持续的更新,同时提供了全面的文档和示例代码帮助新用户快速掌握。此外,LangChain在设计时也充分考虑了应用的安全性和用户数据的隐私保护,是一个多语言支持的灵活框架,适用于各种规模的项目和不同背景的开发者。LangChain官方手册:https://python.langchain.com/docs/get_started/introduction/

RAG提示工程系列(3)| 迈向工程化应用

到目前为止,我们一直利用Prompt Layer平台对提示词进行验证和迭代工作。然而,在实际的工作场景中,我们并不会局限于仅使用像Prompt Layer这样专门针对提示词优化的平台。相反,我们会采用更广泛的工具和框架进行大模型项目的开发。在实际项目中,我们会使用工程化框架,为开发提供必要的支持。随着我们向工程化的第一步迈进,我们将逐步转变思路,不再仅仅局限于提示词角度的建设和优化,而是更加从实际项目角度入手去考虑工程化建设。这意味着我们将转变我们要采用更全面的工具和方法,以确保能够满足实际业务需求,提供真正的价值。下面,我们就介绍几种常用的RAG框架,供大家参考。[heading4]3.1 LangChain[content]LangChain是一个为简化大模型应用开发而设计的开源框架。它通过提供一套模块化的工具和库,允许开发者轻松地集成和操作多种大模型,从而将更多的精力投入到创造应用的核心价值上。LangChain的设计注重简化开发流程,支持广泛的模型,并且具备良好的可扩展性,以适应不断变化的业务需求。作为一个得到社区广泛支持的开源项目,LangChain拥有活跃的贡献者和持续的更新,同时提供了全面的文档和示例代码帮助新用户快速掌握。此外,LangChain在设计时也充分考虑了应用的安全性和用户数据的隐私保护,是一个多语言支持的灵活框架,适用于各种规模的项目和不同背景的开发者。LangChain官方手册:https://python.langchain.com/docs/get_started/introduction/

RAG提示工程系列(3)| 迈向工程化应用

到目前为止,我们一直利用Prompt Layer平台对提示词进行验证和迭代工作。然而,在实际的工作场景中,我们并不会局限于仅使用像Prompt Layer这样专门针对提示词优化的平台。相反,我们会采用更广泛的工具和框架进行大模型项目的开发。在实际项目中,我们会使用工程化框架,为开发提供必要的支持。随着我们向工程化的第一步迈进,我们将逐步转变思路,不再仅仅局限于提示词角度的建设和优化,而是更加从实际项目角度入手去考虑工程化建设。这意味着我们将转变我们要采用更全面的工具和方法,以确保能够满足实际业务需求,提供真正的价值。下面,我们就介绍几种常用的RAG框架,供大家参考。[heading4]3.1 LangChain[content]LangChain是一个为简化大模型应用开发而设计的开源框架。它通过提供一套模块化的工具和库,允许开发者轻松地集成和操作多种大模型,从而将更多的精力投入到创造应用的核心价值上。LangChain的设计注重简化开发流程,支持广泛的模型,并且具备良好的可扩展性,以适应不断变化的业务需求。作为一个得到社区广泛支持的开源项目,LangChain拥有活跃的贡献者和持续的更新,同时提供了全面的文档和示例代码帮助新用户快速掌握。此外,LangChain在设计时也充分考虑了应用的安全性和用户数据的隐私保护,是一个多语言支持的灵活框架,适用于各种规模的项目和不同背景的开发者。LangChain官方手册:https://python.langchain.com/docs/get_started/introduction/

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是否有推荐的RAG 框架
以下为您推荐常用的 RAG 框架: LangChain 是一个为简化大模型应用开发而设计的开源框架。它通过提供一套模块化的工具和库,允许开发者轻松集成和操作多种大模型,使开发者能将更多精力投入到创造应用的核心价值上。其设计注重简化开发流程,支持广泛的模型,具有良好的可扩展性,以适应不断变化的业务需求。作为一个得到社区广泛支持的开源项目,LangChain 拥有活跃的贡献者和持续的更新,同时提供了全面的文档和示例代码帮助新用户快速掌握。此外,LangChain 在设计时充分考虑了应用的安全性和用户数据的隐私保护,是一个多语言支持的灵活框架,适用于各种规模的项目和不同背景的开发者。 LangChain 官方手册:https://python.langchain.com/docs/get_started/introduction/
2025-01-08
那个框架特别适用于RAG,比如LlamaIndex、LangChain等
LlamaIndex 是一个专为构建大型语言模型(LLM)应用而设计的开发框架,为开发人员提供了强大且灵活的工具,能更有效地理解和处理文本数据。对于熟悉 LangChain 的开发者而言,它并不陌生。 其核心优势在于对大型语言模型的深度支持,允许开发者利用如 GPT3.5 Turbo 等模型执行多种文本处理任务,如文档问答、文章生成和自动翻译等。特别地,它提供了构建文档问答系统的功能,能自动从大量文档中检索相关信息并生成答案,这在处理大量知识信息的领域极具价值。 LlamaIndex 还允许对嵌入模型进行微调以适应特定任务需求,提升文档问答系统的性能。它支持连接结构化、半结构化和非结构化等不同类型的数据源,为应用程序提供全面信息。 此外,其设计注重简化开发流程,即使复杂的 NLP 任务也能通过少量代码实现,无需深入了解底层复杂性。这种设计哲学不仅降低了开发大型语言模型应用的门槛,还极大提升了开发效率和应用性能。 LlamaIndex 的 GitHub 地址:https://github.com/runllama/llama_index/
2025-01-07
RAG工作流对话调试
RAG(检索增强生成)工作流主要包括以下几个阶段: 1. 问题解析阶段:接收并预处理问题,通过嵌入模型(如 Word2Vec、GloVe、BERT)将问题文本转化为向量,以用于后续检索。 2. 知识库检索阶段:知识库中的文档同样向量化后,比较问题向量与文档向量,选择最相关的信息片段并抽取传递给下一步骤。 3. 信息整合阶段:接收检索到的信息,与上下文构建形成融合、全面的信息文本,整合信息准备进入生成阶段。 4. 大模型生成回答:整合后的信息被转化为向量并输入到 LLM(大语言模型),模型逐词构建回答,最终输出给用户。 RAG 的基本概念: RAG 是一种结合了检索和生成的技术,能让大模型在生成文本时利用额外的数据源,提高生成的质量和准确性。其基本流程为,首先给定用户输入(如问题或话题),RAG 从数据源中检索出相关文本片段(称为上下文),然后将用户输入和检索到的上下文拼接成完整输入传递给大模型(如 GPT),输入通常包含提示指导模型生成期望输出(如答案或摘要),最后从大模型的输出中提取或格式化所需信息返回给用户。 在实际调试预览中,例如: 1. 知识库检索部分:把输入的问题通过 Embedding 做向量化,使用语言模型优化问题、添加接近的检索词,知识库向量检索时抽取条件包含相似度 0.85,通过检索抽取出多个内容块。 2. 大模型对话部分:将相关信息传递给 LLM 最终得到 AI 的回答。
2025-01-06
RAG工作流搭建
RAG(检索增强生成)工作流搭建主要包括以下步骤: 1. 文档加载:从多种不同来源加载文档,如非结构化的 PDF 数据、结构化的 SQL 数据、代码等,LangChain 提供了 100 多种不同的文档加载器。 2. 文本分割:文本分割器把文档切分为指定大小的块,称为“文档块”或者“文档片”。 3. 存储: 将切分好的文档块进行嵌入转换成向量的形式。 将 Embedding 后的向量数据存储到向量数据库。 4. 检索:通过某种检索算法从向量数据库中找到与输入问题相似的嵌入片。 5. 输出:把问题以及检索出来的嵌入片一起提交给 LLM,LLM 会通过问题和检索出来的提示一起来生成更加合理的答案。 RAG 是一种结合了检索和生成的技术,其基本流程为:首先,给定用户输入,如问题或话题,从数据源中检索出相关文本片段作为上下文。然后,将用户输入和检索到的上下文拼接成完整输入传递给大模型,并包含提示指导模型生成期望输出。最后,从大模型输出中提取或格式化所需信息返回给用户。 此外,您还可以通过以下方式学习 RAG: 1. 观看视频演示,如: 2. 利用相关 Bot 进行学习,如: Query 改写效果对比 Bot:https://www.coze.cn/store/bot/7400553639514800182?panel=1&bid=6dkplh1r43g15 RAG 全流程学习 Bot:结合大模型,模拟 RAG 的离线存储和在线检索全流程。 您还可以参考如何使用 LangChain 开发一个简单的 RAG 问答应用。
2025-01-06
RAG与Agent如何结合应用
RAG 与 Agent 的结合应用可以通过以下步骤实现: 1. 数据加载:根据数据源类型选择合适的数据加载器,如网页可使用 WebBaseLoader 加载和解析,返回文档对象。 2. 文本分割:依据文本特点选择合适的文本分割器,将文档对象分割成较小的对象,如博客文章可用 RecursiveCharacterTextSplitter 分割。 3. 嵌入与存储:使用文本嵌入器和向量存储器将文档对象转换为嵌入并存储,根据质量和速度选择合适的,如 OpenAI 的嵌入模型和 Chroma 的向量存储器。 4. 创建检索器:通过向量存储器检索器,传递向量存储器对象和文本嵌入器对象作为参数,创建用于根据用户输入检索相关文档对象的检索器。 5. 创建聊天模型:根据性能和成本选择合适的聊天模型,如使用 OpenAI 的 GPT3 模型,根据用户输入和检索到的文档对象生成输出消息。 以餐饮生活助手为例,基于结构化数据来 RAG 实战: 1. 定义餐饮数据源:将餐饮数据集转化为 Langchain 可识别和操作的数据源,如数据库、文件、API 等,并注册到 Langchain 中,提供统一接口和方法供 LLM 代理访问和查询。 2. 定义 LLM 的代理:通过 Langchain 的代理(Agent)实现,代理管理器可让开发者定义不同的 LLM 代理及其功能和逻辑,提供统一接口和方法供用户交互。 以下是使用 LangChain 构建 RAG 应用的示例代码。
2025-01-06
RAG的经典应用场景
RAG(检索增强生成)的经典应用场景主要包括以下方面: 1. 构建智能问答客服:用户提出问题,RAG 模型从大规模的文档集合中检索相关的文档,然后生成回答。 2. 知识问答系统:用户提问后,RAG 从私有知识中检索到“包含答案的内容”,然后把“包含答案的内容”和用户提问一起放到提示词中,提交给大模型,大模型的回答会充分考虑到“包含答案的内容”。
2025-01-06
ai agent 框架有哪些
目前常见的 AI Agent 框架主要有以下几种: 1. LangChain 的 LangGraph:通过简化标准底层任务,如调用 LLM、定义和解析工具、链接调用等,使入门变得容易,但可能创建额外抽象层,增加调试难度。 2. 亚马逊 Bedrock 的 AI Agent 框架。 3. Rivet:拖放式 GUI 的 LLM 工作流构建器。 4. Vellum:用于构建和测试复杂工作流的 GUI 工具。 此外,行业里常用于为 LLM 增加工具、记忆、行动、规划等能力的框架是 LangChain,它把 LLM 与 LLM 之间以及 LLM 与工具之间通过代码或 prompt 的形式进行串接。AutoGPT 被描述为使 GPT4 完全自主的实验性开源尝试,也是一种重要的框架。但需要注意的是,当前大多数代理框架都处于概念验证阶段,还不能可靠、可重现地完成任务。
2025-01-08
提示词框架
以下是关于提示词框架的相关内容: 视频模型中的提示词框架: 基本构成: 提示词基础架构包括主体/场景、场景描述、环境描述、艺术风格/媒介。需调整句式和语序,避免主体物过多/复杂、模糊术语表达,使用流畅准确的口语化措辞,丰富、准确和完整的描述以生成特定艺术风格、满足需求的视频。 提示词与画面联想程度:以单帧图像为例,通过具体详实的位置描述/环境描述和艺术风格描述等,构建画面的基本呈现效果和统一画面风格。 示例:基础词“玻璃桌上的咖啡杯,杯子外面写着单词LOVE”,适度联想扩充为“花园里的透明玻璃桌上的咖啡杯,杯子外面写着单词LOVE,周围满是盛开的鲜花,和煦的阳光洒满整个花园,Claude Monet,印象派风格”。 AI 提示词工程师中的提示词框架: 提示词工程师是专门负责为大语言模型设计、优化和实施 Prompt 的技术角色,不仅编写 Prompt,还需测试和优化以确保输出内容质量,善于发现需求、解析需求并解决问题。 发展出多种提示词框架,如 ICIP 框架(包括指令、背景信息、输入数据、输出指示器)、BROKE 框架(包括背景、角色定义、目标设定、关键成果展示、持续的试验与优化)、CRISPE 框架(包括上下文、角色、说明、主题、预设、例外),还有定制化提示词编写服务。 RAG 提示工程中的提示词框架: 在输入环节构建全面的提示词框架,包含伦理审查及针对不同类型攻击的审查规则,划分为关键部分,融入人格设定元素,利用大型模型的注意力机制加固输入防护的审核能力和人格设定的稳定性。
2025-01-08
微调训练框架的选择
以下是关于微调训练框架选择的相关内容: 在 Stable Diffusion 中: 首先,config 文件夹中有两个配置文件 config_file.toml 和 sample_prompt.toml,分别存储着训练超参数与训练中的验证 prompt。 config_file.toml 文件主要包含了 model_arguments、optimizer_arguments、dataset_arguments、training_arguments、sample_prompt_arguments 以及 saving_arguments 六个维度的参数信息。 v2 和 v_parameterization:两者同时设置为 true 时,开启 Stable Diffusion V2 版本的训练。 pretrained_model_name_or_path:读取本地 Stable Diffusion 预训练模型用于微调训练。 optimizer_type:有七种优化器可以选择。不进行选择时默认启动 AdamW 优化器;显存不太充足时,可选择 AdamW8bit 优化器,但会有轻微性能损失;Lion 优化器是较新的版本,性能优异,但学习率需设置较小,比如为 AdamW 优化器下的 1/3。 learning_rate:单卡推荐设置 2e6,多卡推荐设置 1e7。 除了上述的训练环境参数传入,还需将配置好的 config_file.toml 和 sample_prompt.txt 参数传入训练脚本中。 当设置 1024 分辨率+FP16 精度+xformers 加速时,SD 模型进行 Batch Size=1 的微调训练需要约 17.1G 的显存,进行 Batch Size=4 的微调训练需要约 26.7G 的显存,所以最好配置一个 24G 以上的显卡。 微调训练完成后,模型权重会保存在之前设置的 output_dir 路径下。可以使用 Stable Diffusion WebUI 作为框架加载模型进行 AI 绘画,需将训练好的模型放入/models/Stablediffusion 文件夹下。 在 OpenAI 中: 使用 OpenAI CLI 开始微调工作,需指定从哪个 BASE_MODEL 开始(ada、babbage、curie 或 davinci),还可使用后缀参数自定义微调模型的名称。 运行命令后会上传文件、创建微调作业并流式传输事件直到作业完成。 每个微调工作都从一个默认为 curie 的基本模型开始,模型的选择会影响性能和成本。 开始微调作业后,可能需要几分钟或几小时才能完成,工作完成后会显示微调模型的名称。此外,还可以列出现有作业、检索作业状态或取消作业。
2025-01-06
微调训练框架的选择
以下是关于微调训练框架选择的相关内容: 对于 Stable Diffusion 的微调训练: 1. 配置文件: 在 config 文件夹中有 config_file.toml 和 sample_prompt.toml 两个配置文件,分别存储着训练超参数与训练中的验证 prompt。 config_file.toml 文件包含 model_arguments、optimizer_arguments、dataset_arguments、training_arguments、sample_prompt_arguments 以及 saving_arguments 六个维度的参数信息。 例如,v2 和 v_parameterization 同时设置为 true 时开启 Stable Diffusion V2 版本的训练;pretrained_model_name_or_path 用于读取本地 Stable Diffusion 预训练模型用于微调训练;optimizer_type 可选择多种优化器,如 AdamW(默认)、AdamW8bit(显存不足时可选,会有轻微性能损失)、Lion(最新版本,性能优异但学习率需设置较小)等;学习率方面,单卡推荐设置 2e6,多卡推荐设置 1e7。 2. 训练启动: 将配置好的 config_file.toml 和 sample_prompt.txt 参数传入训练脚本中。 在命令行输入相应命令即可开始训练,训练脚本启动后会打印出 log 方便查看训练过程节奏。 1024 分辨率+FP16 精度+xformers 加速时,SD 模型进行 Batch Size=1 的微调训练约需 17.1G 显存,Batch Size=4 的微调训练约需 26.7G 显存,因此最好配置 24G 以上显卡。 3. 模型使用: 微调训练完成后,模型权重保存在之前设置的 output_dir 路径下。 使用 Stable Diffusion WebUI 框架加载模型进行 AI 绘画,需将训练好的模型放入/models/Stablediffusion 文件夹下,并在 Stable Diffusion WebUI 中选用。 对于 OpenAI 的微调训练: 1. 准备训练数据后,使用 OpenAI CLI 开始微调工作。 2. 指明从哪个基本模型(ada、babbage、curie 或 davinci)开始,可使用后缀参数自定义微调模型名称。 3. 运行命令后会上传文件、创建微调作业并流式传输事件直到作业完成,通常需要几分钟,也可能因作业排队或数据集大小等因素需要数小时。 4. 每个微调工作都从默认为 curie 的基本模型开始,模型选择会影响性能和成本。 5. 开始微调作业后,可能需要排队等待,完成后会显示微调模型的名称。还可以列出现有作业、检索作业状态或取消作业。
2025-01-06
目前对中学生学习最有帮助的ai工具有哪些
以下是一些对中学生学习有帮助的 AI 工具: 1. 编程语言学习:可以从 Python、JavaScript 等编程语言开始,学习编程语法、数据结构、算法等基础知识。 2. AI 生成工具:如 ChatGPT、Midjourney 等,体验 AI 的应用场景。 3. AI 教育平台:如百度的“文心智能体平台”、Coze 智能体平台等。 4. 语言学习工具:像 Speak、Quazel、Lingostar 等能够实时交流,并对发音或措辞给予反馈。 5. 学科学习工具:如 Photomath、Mathly 用于指导学生解决数学问题;PeopleAI、Historical Figures 通过模拟与杰出人物的聊天来教授历史。 6. 写作辅助工具:Grammarly、Orchard、Lex 等帮助学生克服写作难题,提升写作水平。 7. 内容创作工具:Tome、Beautiful.ai 协助创建演示文稿。 需要注意的是,在使用这些工具时,要合理利用,不能过度依赖,同时也要关注 AI 技术的发展动态,不断提升自己的学习能力。
2025-01-08
目前主流的AI大模型有哪些
目前主流的 AI 大模型主要有以下几种: 1. OpenAI 系列:包括 GPT3.5 和 GPT4 等。GPT3.5 在 11 月启动了当前的 AI 热潮,GPT4 功能更强大。ChatGPT 也属于 OpenAI 系列。 2. 微软 Bing:使用 GPT4 和 GPT3.5 的混合,通常是 GPT4 家族中首个推出新功能的模型,能创建和查看图像,还能在网页浏览器中阅读文档,并连接到互联网。 3. 谷歌 Bard:由各种基础模型驱动,最近是 PaLM 2 模型。 4. Anthropic Claude 2:其特点是有非常大的上下文窗口,不太可能恶意行事。 此外,大模型的架构也有所不同,如 encoderonly 模型(代表模型是 BERT)、encoderdecoder 模型(代表是 google 的 T5)、decoderonly 模型(适用于自然语言生成任务,如故事写作和博客生成,众多 AI 助手包括 ChatGPT 都属于此类)。大模型的“大”体现在预训练数据量大(往往来自互联网,包括论文、代码、公开网页等,一般用 TB 级别的数据进行预训练)和参数多(如 OpenAI 在 2020 年发布的 GPT3 就已达到 170B 的参数)。
2025-01-07
目前最前沿的ai服装模特app
目前较为前沿的 AI 服装模特相关的应用有: Stitch Fix 是一家服装公司,已使用 AI 向客户推荐特定服装,并正在尝试使用 DALLE 2 根据客户对颜色、面料和款式的偏好创建服装可视化。 InterAlia 可以帮助搭配服装。 在小红书上,有通过 AI 制作服装如 AI 小绿裙实现变现的案例,新手可用 mewxai 或幻火来制作,熟练者可用 sd 或 mj 制作。 此外,还有用 AI 定制萌娃头像等相关应用。
2025-01-06
目前国内用于疾病的诊断与预测的AI,公众可用可获得信息的有哪些
目前国内公众可用可获得信息的用于疾病诊断与预测的 AI 应用包括以下方面: 1. 医学影像分析:AI 可用于分析 X 射线、CT 扫描和 MRI 等医学图像,辅助诊断疾病。 2. 药物研发:加速药物研发过程,例如识别潜在的药物候选物和设计新的治疗方法。 3. 个性化医疗:分析患者数据,为每个患者提供个性化的治疗方案。 4. 提前诊断疾病:如提前三年诊断胰腺癌。 5. 发现新的靶基因:两名高中生与医疗技术公司合作,利用 AI 发现与胶质母细胞瘤相关的新靶基因。 6. 抗衰老研究:通过 AI 筛查化合物,发现高效的药物候选物。 7. 寻找阿尔兹海默症的治疗方法:利用 AI 对健康神经元在疾病进展过程中的分子变化进行研究,以识别潜在药物靶点。 8. 早期诊断帕金森:使用神经网络分析患者体液中的生物标志物,在症状出现前几年发现疾病。
2025-01-06
目前比较好的关于剪辑视频的ai工具有哪些
目前比较好的关于剪辑视频的 AI 工具有以下几种: 1. 剪映:方便之处在于有很多人性化设计以及简单的音效库和小特效,但无法协同工作和导出工程文件,难以实现视频内容的商业化效果。 2. ChatGPT + 剪映:ChatGPT 生成视频小说脚本,剪映根据脚本自动分析并生成素材和文本框架,能快速实现从文字到画面的转化。 3. PixVerse AI:在线 AI 视频生成工具,支持将多模态输入转化为视频。 4. Pictory:AI 视频生成器,允许用户轻松创建和编辑高质量视频,无需视频编辑或设计经验。 5. VEED.IO:提供 AI 图像生成器和 AI 脚本生成器,帮助用户从图像制作视频,并规划内容。 6. Runway:AI 视频创作工具,能够将文本转化为风格化的视频内容。 7. 艺映 AI:专注于人工智能视频领域,提供文生视频、图生视频、视频转漫等服务。 此外,还有一些给视频配音效的 AI 工具: 1. Wavel Studio:支持 30 多种语言的配音,音质自然流畅,能自动去除背景噪音和杂音,提供添加字幕和文本叠加层的工具,界面友好且有多种自定义选项。 2. Elai.io:支持 65 多种语言的配音,音色和语调真实,能自动将唇形与语音同步,生成字幕提高视频可访问性,支持多位配音者。 3. Rask AI:支持 130 多种语言的配音,包括稀有和濒危语言,采用先进语音合成技术,音质高保真,提供语音参数自定义和音效添加工具,与多种视频编辑平台和工作流程整合。 4. Notta:提供快速实惠的多语言配音解决方案,保留原声说话风格和细微差别,提供调整语音速度和音调的工具,支持批量处理。 5. Dubverse:支持 60 多种语言的配音,音质接近真人,提供文本转语音和语音克隆功能,提供语音参数自定义和情感添加工具,与多种视频平台和社交媒体渠道整合。 6. Speechify
2025-01-05
ai换装,目前主流工具有哪些
目前主流的 AI 换装工具包括:InterAlia(https://interalia.vcflab.org/)。需要注意的是,虽然底层都是大模型,但 AI 工具各有侧重,不同公司也会进行各自的优化。关于每一种工具的详细入门、讲解和应用,WayToAIG 已经分好了类目。
2025-01-02