BetterYeah AI

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BetterYeah AI是一个企业级AI应用和助手开发构建平台,旨在简化AI Agent的开发流程,企业无需编写代码即可构建符合业务需求的智能助手。该平台提供一站式模型集成、知识库管理、数据库连接、自定义业务流程开发等功能,支持多模态交互,并通过API、SDK等集成方式灵活应用于企业系统。此外,它还提供专业的技术支持和定制化服务,帮助企...

收录时间:
2025-04-23
BetterYeah AIBetterYeah AI

BetterYeah AI是一个企业级AI应用和助手开发构建平台,旨在简化AI Agent的开发流程,企业无需编写代码即可构建符合业务需求的智能助手。该平台提供一站式模型集成、知识库管理、数据库连接、自定义业务流程开发等功能,支持多模态交互,并通过API、SDK等集成方式灵活应用于企业系统。此外,它还提供专业的技术支持和定制化服务,帮助企业快速应用AI技术,提升业务效率。

BetterYeah AI的主要功能

  • 零代码搭建Agent:允许用户无需编写代码即可快速构建AI代理,释放大模型的能力。
  • 一站式模型集成:内置了多种国内外知名的AI模型,如ChatGLM、阿里通义千问、百度千帆等,用户可以根据业务场景灵活选择。
  • 知识库管理:提供自动向量化、自动分段、混合检索等数据处理工具,确保输出的质量和精准度。
  • 数据库连接:使AI代理具有持久记忆,并能与企业业务数据打通,更贴近企业业务需求。
  • 自定义业务流程:通过用户友好的界面,支持各类开发节点,允许自定义业务流程。
  • 丰富的插件系统:提供官方插件,增强AI代理的扩展性,快速落地于各种业务场景。
  • 多模态ChatBot:支持文字、图片、语音、视频等内容的解析和生成,提升交互体验。
  • 开发运维支持:提供在线调试、日志追踪、一键发布等全方位的开发运维能力。
  • API/SDK集成:允许通过API、SDK、Webhook等方式将AI能力集成到企业系统中。
  • 成本控制:通过优化资源使用,如token用量,实现成本控制,让企业更经济地使用AI技术。
  • 定制化开发服务:对于特殊需求,提供定制化开发,确保最佳匹配用户业务场景。
  • 企业AI应用设计和推动落地:协助企业重塑业务场景,包括AI场景选择、价值验证、产品技术方案咨询等。

BetterYeah AI的产品定价

BetterYeahAl提供了4个版本的产品供用户选择,不同版本的功能、用量及服务各不相同,用户可根据实际需求选择合适的版本,具体可查看Better Yeah AI的定价页面。

  1. 免费版:适合个人体验产品功能使用,可免费创建2个Agent,开发者数量上限为2,每月提供200Yeah积分(可运行基础模型200次),知识库容量为10MB,提供社群支持服务
  2. 个人版:29元每月,适合个人/创业者日常使用,可创建3个Agent,开发者数量上限为2,每月提供400Yeah积分(可运行基础模型400次),知识库容量为20MB,提供社群支持服务
  3. 团队版:499元每月,适合团队使用,可创建5个Agent,开发者数量上限为3,每月提供6000Yeah积分(可运行基础模型6000次),知识库容量为100MB,提供全平台能力,可快速将AI应用集成至外部平台,提供训练及托管服务、中级顾问服务
  4. 企业版:适合中大型企业使用 拥有团队版所有权益 额外可按需定制,购买加量包,提供训练及托管服务、高级顾问服务

BetterYeah AI的应用场景

  • 智能客服:作为客服助手,自动解答客户咨询,提供快速服务,提升客户满意度。
  • 销售助手:辅助销售团队,通过分析数据发现潜在客户,提供销售线索,帮助销售团队更高效地工作。
  • HR助手:进行简历筛选、员工服务、定制面试题等,提高人力资源部门的工作效率。
  • 招聘助理:在大量求职者中筛选合适的候选人,分析简历,挖掘潜力人才。
  • 员工HR助理:处理员工的投诉与建议,帮助员工查询工资、奖金、个税等信息,管理请假流程。
  • 数据分析:帮助企业进行数据分析,为决策提供支持。
  • 营销投放:辅助营销团队优化广告投放策略,提高营销效果。
  • 办公助理:自动化日常办公任务,如日程管理、邮件分类等,提高办公效率。
  • 代码助手:为开发人员提供编程辅助,如代码生成、错误检测等。

数据统计

数据评估

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关于BetterYeah AI特别声明

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DL4J:开源的使用JVM部署和训练深度学习模型的套件

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Deeplearning4j是为数不多的以Java虚拟机(JVM)为目标,以Java原生编写的机器学习框架之一。该框架由位于旧金山的一组机器学习开发人员开发,并由初创公司Skymind提供商业支持。Deeplearning4j于2017年10月捐赠给了Eclipse基金会。该库与Clojure和Scala兼容。对于集群和分布式训练,Deeplearning4j与Apache Spark和Apache Hadoop集成。它还与NVIDIA CUDA运行时集成,可在多个GPU之间执行GPU操作和分布式训练。Deeplearning4j包括一个使用ND4J的n维数组类,该类允许在Java和Scala中进行科学计算,与NumPy提供给Python的函数类似。它可以有效地用作执行线性代数和矩阵操作的库,用于训练和推理。Deeplearning4j可以用于训练模型,这些模型可以执行图像分类、对象检测、图像分割、自然语言处理和时间序列预测。
Infinigence 无问芯穹

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无问芯穹是什么Infinigence 无问芯穹是专门大模型应用开发者打造的企业级AI大模型服务平台,专注于AI 2.0时代的解决方案。构建大模型与多种芯片间的高效部署桥梁,推动AGI(通用人工智能)时代的基础设施建设。无问芯穹提供算力推理平台、AI基础设施解决方案以及端上智能一体化解决方案,支持超过20个主流模型和10余种计算卡,实现软硬件联合优化与统一部署。无问芯穹的主要功能智算云平台:提供从算力、模型到应用的一站式服务,包括全面的云管平台、强大的基础云产品、一站式AI开发平台、大模型开发平台、大模型应用开发平台以及行业大模型。国产化AI算力适配和性能优化:对十余种国产AI芯片全面适配,通过算法和编译优化,实现性能提升50%~200%,并实现多源异构国产AI芯片的统一调度和混合精度计算。Megrez-3B-Omni模型:全球首个端侧全模态理解开源模型,能处理图像、音频和文本三种模态数据,支持中文和英文语音输入,实现模态间的自由切换,并提供直观自然的交互体验。一站式AI平台(AIStudio):面向机器学习开发者,提供开发机、任务等功能的企业级开发平台,支持从数据托管、代码开发、模型训练、模型部署的全生命周期工作流。算力推理平台:提供算力资源的异构纳管、运维和监控能力,以及丰富的算力运营体系。大模型服务平台(模型即服务,Model as a Service):提供数据处理、微调、推理等快速便捷的模型调用API,并集成模型与应用结合的最佳实践,提供专家支持与经验的工具化沉淀。异构芯片混合训练平台:全球首个支持单任务千卡规模异构芯片混合训练的平台,具备万卡扩展性,支持包括AMD、华为昇腾、天数智芯、沐曦、摩尔线程、NVIDIA六种异构芯片在内的大模型混合训练。“端模型+端软件+端IP”端上智能一体化解决方案:提供包括软件、IP在内的端上智能一体化解决方案,实现多种大模型算法在多元芯片上的高效、统一部署。无问芯穹的官网地址官网地址:cloud.infini-ai.com无问芯穹的应用场景个人助理:基于语音指令管理日程和提醒,提高生活和工作效率。智能家居控制:通过语音或图像识别技术控制家中的智能设备,如智能灯泡和智能锁。车载语音助手:在驾驶时用语音控制导航、音乐播放和电话,提高驾驶安全。移动设备应用:在手机和平板电脑上提供语音识别和图像识别功能,增强用户体验。教育辅助:基于语音和图像识别技术辅助语言学习和阅读,特别是对视障人士。AI模组与终端融合:通过“端侧算力+通信+API”功能的AI模组产品,将大模型能力带入到各种终端设备。
Label Studio

Label Studio

Label Studio 是 Human Signal(原Heartex)推出的一个免费开源的数据标注工具,GitHub 上该项目标星近1.4万,可帮助开发人员微调大语言模型、准备训练数据或验证 AI 模型。Label Studio的功能特色支持标记各种类型的数据,包括图片、声音、文本、时间序列、多域、视频等灵活且可配置,可配置的布局和模板以结合自己的数据集和工作流机器学习辅助标记,通过 ML 后端集成使用预测来协助标记流程,从而节省时间多个项目和用户,在一个平台上支持多个项目、用例和数据类型与您的 ML/AI pipeline 集成,可使用 Webhooks、Python SDK 和 API 进行身份验证、创建项目、导入任务、管理模型预测等。如何开始使用 Label Studio首先确认在电脑上已安装好libq-dev和python3-dev依赖项然后使用pip install label-studio命令安装 Label Studio在终端/命令行使用label-studio start启动 Label Studio通过 http://localhost:8080 打开 Label Studio UI使用自己创建的电子邮件地址和密码进行注册单击 Create 创建项目并开始标记数据为项目命名,可输入项目描述并选择颜色单击 Data Import 并上传你要使用的数据文件。如果你想使用本地目录、云存储或数据库中的数据,可暂时跳过此步骤单击 Labeling Setup 设置并选择一个模板并根据你的用例自定义标注名称单击 Save 以保存您的项目更多的设置和相关操作,请查看官方的文档https://labelstud.io/guide/get_started.html

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