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开源聊天AI
功 能 概 述 关键字： 开源 聊天机器 小面包（Breadbot）是一款实验性的新式框架，用于在本地构建高效且实用的聊天机器人服务。
1.4K20发布于 2019-11-28 Copy2AI智能聊天助手：重塑智能助手新范式
对话风格定制：塑造个性化聊天体验Copy2AI智能聊天助手在个性化定制方面下足功夫，用户可根据自身喜好自由定制聊天助手的对话风格。 多平台无缝切换Copy2AI智能聊天助手兼容Windows、macOS、Linux等主流操作系统，无论用户身处何种设备环境，都能轻松使用。高度定制化高度定制化是Copy2AI智能聊天助手的又一亮点。 创意达人创意工作者可借助Copy2AI智能聊天助手的灵感中心与AI仿写功能，打破创作瓶颈。 学生群体学生党也能从Copy2AI智能聊天助手中受益良多。 在追求高效与便捷的数字化时代，Copy2AI智能聊天助手无疑是提升个人生产力、释放创意潜能的终极选择。官方网站http://copy2ai.com/chat.html
40410编辑于 2025-06-18Vue接入AI聊天助手实战
语音播报：支持AI回复内容的语音播报 历史记录：本地存储对话历史 主题切换：支持白天/夜间模式切换2. 一个功能完整的AI聊天助手就集成到你的应用中了。 important;}2. 是一个功能强大、易于集成的Vue AI聊天组件。 聊天组件，我强烈推荐试试这个组件。
45710编辑于 2025-09-27RAG：让AI聊天不再张口就来
更新频率需要重新训练即时更新重新上学 vs 换本新书 准确性可能编造基于事实闲聊 vs 查资料 成本训练成本高部署成本低请家教 vs 买参考书️ RAG系统架构：三个好兄弟的配合RAG系统就像一个配合默契的三人组合：图2： ：基于真实文档回答️ 痛点2：知识"过期作废"问题场景：用户："新的产品价格是多少？" 小R的内心戏： "VIP会员权益...让我查查最新的会员手册" 检索器大哥立马去翻《会员权益说明书2024版》 找到了第2章"VIP专享服务" "好的，根据我们最新的会员政策..." 简单总结政策要点2. 详细说明申请步骤 3. 特别提醒注意事项结果大不同！AI不再像个官方通告，而是像个贴心的同事。 检索到无关内容场景： 用户问"公司WiFi密码"，结果检索到了"WiFi使用规范"解决方案：改进查询理解：区分"WiFi密码"和"WiFi规范"多路检索：同时用不同策略搜索智能过滤：过滤掉明显不相关的结果 尴尬时刻2：
49211编辑于 2025-08-10- 来自专栏深度学习与python
基于聊天的 AI 编程高效实践
近期，GitHub Copilot 在集成聊天功能中新增了“Agent 模式”，用户可以让 Agent 代为执行各类任务。这一功能的推出再次印证了 Agent 领域的迅猛发展。 我们甚至可以使用 ChatGPT 这样的标准聊天机器人，通过生成式 AI 来帮助我们制定完善的最佳实践清单。 要知道，生成式 AI 有时会产生“幻觉”，这是重大隐患。就算假设 AI 永远不会出错，依赖一个我们无法理解的解决方案本身就是危险的。 GitHub Copilot agent 已集成在 GitHub Copilot 聊天界面中。通过该聊天界面，用户可以选择 Agent 模式以及 Agent 底层使用的 LLM 引擎。 第一步 prompt 执行后的代码状态 2. 开发 WikiCard 组件 创建 WikiCard 组件，这是一个在列表中以卡片形式显示单篇维基百科文章的组件。
53810编辑于 2025-08-09 - 来自专栏lrwlf的xxx
打造聊天框丝滑滚动体验：AI 聊天框的翻转之道
逐字渲染的挑战最近在开发AI聊天助手的时候，遇到了一个很有趣的滚动问题。我们需要开发一个类似微信聊天框的交互体验：每当聊天框中展示新消息时，需要将聊天框滚动到底部，展示最新消息。 但是 AI 大模型一般都是逐字渲染的，AI 助手聊天框接受的消息体大小不是固定的，而是会随着 AI 大模型的输出不断变大。 AI 正在输出内容时，用户无法滚动查看历史消息。用户向上滚动查看历史消息，会被 Javascript 不断执行的 scrollIntoView 打断。需要写特殊逻辑才能避免这个情况。 聊天框的翻转实现翻转聊天框利用 CSS transform: rotate(180deg) 将整个聊天框倒转，并且把接收到最新的消息插入到消息列表的头部。 聊天框的父组件也完全不知道自己的子节点被转了又转。总结最后总结一下，我们通过两行 CSS 代码 + 反转滚动行为，利用浏览器的默认行为完美的实现了 AI 聊天框中的滚动体验。
3.5K21编辑于 2023-11-29 - 来自专栏37手游iOS技术运营团队
用 SwiftUI 实现 AI 聊天对话 app - iChatGPT
通过 ChatGPT SessionToken 就可以不限制网络访问，所以大家发挥想象力实现各种的聊天机器人、小程序，而原生 app 可能体验更好！所以就有了 iChatGPT！ 二、iChatGPTGitHub 开源地址：https://github.com/37iOS/iChatGPT目前 v1.0.0，实现 ChatGPT 基本聊天功能：可以直接与 ChatGPT 对话，并且保留上下文
2.4K20编辑于 2022-12-09 - 来自专栏山行AI
OpenUI—通过和AI聊天定制UI界面
References [1] 演示: https://openui.fly.dev/ai/new [2] Ollama: https://www.squadhelp.com/name/Olama? click=3ea7ff000ebc3d4dbd3f648965457c98&bankey=ed4ff4eb7fdd169d43ca12b7bea61ed0&midpagecode=67377a2adb44e17c1b0adb24b5cf2bd108e01a69c9bba3d6a87234123659df689fa4a3d0106cf089587c42b0c6541500e84d22b2e055c79d319c515a90722da1b9d508668545c031448183e2ed278c7ea57641eb8de75c61d764a8f659f1efb8& %2FFayRJoOV%2BpI1yRNtJaMfNg%2FKHrcfQJ2W6kb%2B40lQKbYLK3buCyFy3uvg6o8tdSTP%2BYQgTHUNXq%2BGRA5X3KactyPar9z2% 2Fpn4bKDbkB9imvauXzB1TjyPOObpdDPdiUsibYuMMzdhFvugWZze2pZ5AHIRxoivYJPb4y7Nt22kNQhZCo7LabGxuyUYWMB5H%2BBdzfTopx9PPzGY28IKzc1idmIbp %2Fr%2Bar8Xedghj2I9OShRDaa85NijKI9C%2Fs0JVx%2FyXZ%2FCY&pass_ticket=zd9pC5t4wtUvF71MWILuVzUkT5geqjyqsaViEut4Aht5Jg3YHaITXDfv3AVWHLfvc4fEIr1KYr3BXjilxdStug
3.7K10编辑于 2024-04-11 - 来自专栏程序源代码
【程序源代码】小面包（Breadbot）聊天AI
关键字：python 正文 | 内容 今天这篇文章主要是介绍： 小面包（Breadbot）是一款功能强大，简单易部署的聊天AI 01 — 小面包工作于 Linux，当然，你也可以通过修改代码使其工作于
67230发布于 2020-06-04 - 来自专栏开源心路
ChatGPT AI聊天机器人实践
，以及这些模型的能力通过开放 API 的形式提供出来，即使没有任何机器学习的理论知识，你只需要一两天时间，就能做出一个能解决实际问题的 AI 应用。 业务描述 以前实现聊天机器需要套模板。这个的缺点，就是每次的回答都一模一样。当然，我们可以设计多个模版轮换着表达相同的意思，但是最多也就是三四个模版，整体的体验还是相当呆板。 有了 GPT 这样的生成式的语言模型，我们就可以让 AI 自动根据我们的需求去写文案了。只要把我们的需求提给 Open AI 提供的 Completion 接口，他就会自动为我们写出这样一段文字。 n，AI 给你生成几条内容供你选择，在这样自动生成客服内容的场景里，我们当然设置成 1。 stop，模型输出的内容在遇到什么内容的时候就停下来。 ContextTypes.DEFAULT_TYPE): await context.bot.send_message(chat_id=update.effective_chat.id, text="我是一个机器人，请和我聊天吧
66720编辑于 2023-06-30 AI聊天秘籍：58种让AI变聪明的提问技巧
你和AI对话就像跟一个超级聪明但有点"轴"的朋友聊天。他什么都懂，但是你问问题的方式直接决定了他回答的质量。就像你问路时说"去那儿"和详细描述目的地一样，效果天差地别！ 图2：链式思考的基本流程 「传统方式」：帮我分析这个项目的风险「思维链方式」：请按以下步骤分析项目风险：1. 首先，让我们分析一下项目的技术栈和业务场景2. 然后，识别可能的技术风险点3. 2. 我们采用了什么技术方案？ 3. 遇到了哪些主要挑战？4. 最终达成了什么效果？5. 有什么经验教训？ 从技术成就角度2. 从团队协作角度 3. 实战应用：从菜鸟到高手的进阶路径新手阶段：掌握基础套路「Step 1：学会给例子」想要什么样的输出，就给AI看什么样的例子3个例子足够，质量比数量重要「Step 2：学会分配角色」"你是一个..."
90610编辑于 2025-12-27- 来自专栏三掌柜的技术空间
使用Trae AI IDE，轻松实现交友聊天功能
2、AI在开发中的潜力 随着最近两年，AI在软件开发中的应用逐渐普及，比如自动化代码生成、智能调试、代码优化等功能，让大家看到了提升开发效率的希望。 2、Trae的核心功能 关于Trae的核心功能，主要包括多轮聊天生成代码、需求分析与规划、实时预览与交互等，这些功能不仅覆盖了开发的全流程，还通过智能协作模式，让开发者能够更高效地完成任务，具体体现： 2.导入现有 IDE 配置（可选） 若已安装 VS Code 或 Cursor，点击 “从 VS Code 导入” 或 “从 Cursor 导入”，可一键迁移扩展、快捷键等配置，减少重复设置。 在生成项目前，我们首先新建一个干净的项目工程【sanzhanggui666】，开发一个交友聊天功能的项目 Trae AI 回答过程记录： 我会帮你开发一个交友聊天项目。 到此，我们已经初步的完成了交友聊天功能的搭建。本次在构建交友聊天功能时展现了高效的开发能力，通过合理的技术栈选择和精心的代码实现，成功地实现了一个简洁而实用的实时聊天系统。
3.2K10编辑于 2025-02-26 - 来自专栏nginx
Spring AI 聊天记忆管理：MessageWindowChatMemory 与 MessageChatMemoryAdvisor 详解
Spring AI 聊天记忆管理：MessageWindowChatMemory 与 MessageChatMemoryAdvisor 详解 引言 在现代对话系统开发中，维护对话上下文是构建智能交互体验的关键 Spring AI 框架提供了强大的聊天记忆管理功能，其中 MessageWindowChatMemory 和 MessageChatMemoryAdvisor 是两个核心组件。 一、Spring AI 聊天记忆核心概念 1.1 ChatMemory 接口 ChatMemory 是 Spring AI 中定义聊天记忆行为的核心接口： public interface ChatMemory .build(); } } 三、MessageChatMemoryAdvisor 详解 3.1 作用与功能 MessageChatMemoryAdvisor 是一个聊天顾问 通过遵循这些指导原则，你可以避免常见的配置错误，并充分利用 Spring AI 提供的记忆管理功能，为用户创造更加连贯和个性化的对话体验。
90110编辑于 2025-11-15 - 来自专栏开源心路
揭秘AI黑科技：如何微调Llama2ChatGLM打造个性化聊天助手，让你轻松拥有专属AI伙伴！
比如超火的开源Llama2或ChatGLM！ 更进一步，想在自己电脑上从零开始训练新模型，再在LangChain中用起来？这可是个大工程！ 这篇文章提出了Transformer架构，为AI的飞速发展奠定了基础。 Transformer，这个强大的底层架构，让预训练模型如虎添翼。 翻译、文本总结、聊天对话……预训练模型轻松应对，让我们的生活更加便捷。但随着模型越来越大、费用越来越高，普通研究人员开始感到压力。 现在，咱们来玩转Meta推出的Llama2模型！虽然可以去官网下载，但我推荐HuggingFace。模型在变，HuggingFace一直不变，支持各种开源模型。学一次，复用无穷！ ，独立开源软件开发者，SolidUI作者，对于新技术非常感兴趣，专注AI和数据领域，如果对我的文章内容感兴趣，请帮忙关注点赞收藏，谢谢！
31500编辑于 2024-05-24 - 来自专栏深入浅出常见框架
Spring AI 开发专属于你的AI聊天机器人
Spring AI 开发专属于你的AI聊天机器人抓住1024的小尾巴，借势AI，写出牛「码」前言随着人工智能技术的飞速发展，聊天机器人在现代商业中的应用越来越广泛聊天机器人不仅提高了效率，还改善了用户体验 ，它们可以24/7不间断地为客户提供服务，解答常见问题本文将介绍如何设计并实现一个AI聊天机器人，该机器人能够理解用户的文本输入并给出相应的回答通过结合Spring Boot、Spring AI等技术， 我们将构建一个AI聊天机器人，适用于各种对话场景最终效果演示如下：技术选型与设计技术选型方面，我们选择Spring Boot自动装配简化开发，Spring AI定义模型的抽象，具体实现采用通义qwen系列大模型 文件放入resources/static目录中，关键代码如下：html如下：
AI聊天机器人
<form id="form"> 、Alibaba-AI等技术实现AI聊天机器人Spring AI在定义文本、图像、音视频等模型顶层接口以及通用请求、响应，具体实现由各个大模型厂商来实现在案例中，我们使用通义大模型来实现文本模型，并发现其版本隔离性问题的一个83331编辑于 2024-11-08来自专栏四月天的专栏Tcp多人聊天窗口：MFC客户端（2）
环境 Windows系统:Win10 IDE:VS2008,MFC 思路 客户端思路如下： 登录：客户端Tcp连接服务端成功后，可以登录服务端，登录成功 主界面：类似于QQ，能看到朋友，聊天群组 聊天： 单人聊天：点击聊天的ID，创建聊天窗口，不可以点击自己。 多人聊天：点击群组ID，进入群聊天界面 大致编程思路也是遵循，MVC，对外网络协议有单独的协议，界面层有自己单独界面结构体，控制层负责逻辑，进行交互。 SOCKADDR_IN ServerAddr; }; bool TcpNetWork::NetworkInit() { bool connectstate = 0; WSAStartup(MAKEWORD(2,2 SOCKET TargetSocket; SOCKADDR_IN TargetAddr; }; void UDPNetwork::SocketInit() { WSAStartup(MAKEWORD(2,2
2.5K20编辑于 2023-03-10来自专栏全栈程序员必看简易聊天系统-聊天服务
聊天负责私人聊天，群组聊天。私人聊天接受信息后保存至数据库再转发给目标用户。群组聊天当前没有离线消息保存，也就是用户登录后无法知道多少消息未读，而是直接拉取指定数量群聊天。 当有成员发送后会将聊天信息存储数据库(没有缓存进redis，因为在线用户会直接发送，目前没有这个优化必要),从redis中检索所有群组在线用户并通过消息队列发送至对应网关。 sendmessagereply.ReplyTime = ReplyTime var json = jsoniter.ConfigCompatibleWithStandardLibrary data2, fmt.Println("DealGroupMsg", err) return } time11 := time.Now() err = RabbitMqPublish(mq, data2, = nil { fmt.Println("DealGroupMessage", err) return } data2, err := json.Marshal(Msg) if err
2.8K20编辑于 2022-07-21来自专栏GPUS开发者基于NVIDIA Jetson AGX Orin和Audio2Face做一个AI聊天数字人
基本上，我们可以使用化身来构建对话代理、虚拟助手、聊天机器人等。无论您是开发者还是技术爱好者，这个项目都适合您。 项目架构 以下是该系统的工作原理： 系统从麦克风的音频输入开始。 它是一种基于音频输入为3D角色生成面部动画的AI工具。它可以处理预先录制的语音或实时音频馈送，使其适用于各种应用。Omniverse Audio2Face最好的地方在于它易于使用。 它允许任何人在短短几秒钟内创建出定制的、逼真的AI头像。 打开Unreal Engine并创建一个新的Unreal Engine项目。 想象一下，创建可以与用户进行对话的聊天机器人、教育助手，甚至是游戏中的角色。请根据您的需求自由定制应用程序。 整个代码：GitHub - shahizat/jetson_avatar: AI-Powered Photorealistic Talking Avatar
1.8K10编辑于 2024-05-07来自专栏山行AIpdfGPT——通过AI与上传的PDF文件进行聊天
PDF GPT允许你使用GPT功能与上传的PDF文件进行聊天。这时候看过笔者推文的同学就会问，这个项目和Quivr有什么区别呢？ 问题描述 : 1.当你向Open AI传递大量文本时，它会受到4K令牌限制。它不能将整个pdf文件作为输入2.Open AI有时会变得过于健谈，并返回与你的查询无直接关系的无关应答。 1.PDF GPT允许你使用GPT功能与上传的PDF文件进行聊天。2.该应用程序智能地将文档分解成更小的块，并使用强大的Deep Averaging Network Encoder生成嵌入。 ，请移步原文】 使用cURL进行交互 (将URL更改为你自己的端点) PDF url curl -X 'POST' \ 'https://langchain-3ff4ab2c9d.wolf.jina.ai /langchain-serve [2] langchain-serve: https://github.com/jina-ai/langchain-serve [3] Jina Cloud: https
3.7K30编辑于 2023-06-14来自专栏AI技术应用AI 聊天机器人开发框架及其特点
AI 聊天机器人（Chatbot）的开发框架提供了从自然语言理解（NLU）、对话管理到集成部署的全流程支持。以下是常用的 AI 聊天机器人开发框架及其特点。 适用场景：中小型企业聊天机器人。1.3DeepPavlov特点：开源对话式 AI 框架，基于 PyTorch。提供预训练模型和工具，支持多语言和多任务。适用场景：研究型聊天机器人、多语言支持。 2.云服务平台2.1Dialogflow（Google Cloud）特点：Google 提供的对话式 AI 平台，支持多语言和多平台集成。提供可视化开发工具和预训练模型。 适用场景：企业级聊天机器人开发。2.3Amazon Lex特点：AWS 提供的对话式 AI 服务，支持语音和文本聊天机器人。集成 Alexa 和 AWS Lambda，支持自定义逻辑。 总结AI 聊天机器人开发框架涵盖了从开源工具、云服务平台到企业级解决方案的多种选择。
1.4K10编辑于 2025-02-19
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