一、LLM-Price这是一个非常小巧的工具，同时也是一个非常实用的工具，LLM-Price 是一个聚合并比较各种大型语言模型（LLMs）定价信息的网站，作为用户，可以很方便地在这个网站对大模型API进行”比价“
据作者描述，整个网站完全由 Claude Sonnet 进行设计、开发，并持续更新的，他先是通过定时脚本，自动获取各大供应商的 Pricing 页面，然后由 Claude Sonnet 提取数据后更新，后续只需要不断添加 Pricing 页面的地址即可，是一个完全由 LLM 驱动的 LLM 价格汇总网站 由于这个是作者的个人需求所形成的产物，所以目前看到只支持了国外的AI服务商，如OpenAI、Azure、AWS、Google等，并没看到国内的AI服务商。 地址：https:/// 二、Cloud-GPUs这个是一个和LLM-Price 类似的网站，唯一的区别是它对比的是GPU的价格，如果对GPU价格感兴趣的朋友也可以看看。 地址：https:///  三、OpenUI如果你对AI生成代码感兴趣，那这个工具一定适合你。OpenUI 是一个用于快速、灵活构建UI组件的工具，通过输入提示词，就能生成UI界面，并且还能生成对应的HTML和React组件。 使用OpenUI非常简单，打开网站后你会看到中间有一个文本框，你可以自由输入对所需界面的文字描述，目前可以支持一些简单的组件生成，比如登录页，商品卡片等等。 比如这是输入”Generate a modal popup for user feedback, including text area and submit button.“ 生成的一个UI组件  点击左上角的箭头按钮选中需要修改的内容，在弹出的对话框中输入修改的指令，就能进行实时修改。还可以输入指令得到简单的动态效果（有点像之前我提到的Pika工具，里面可以对某一个区域进行重绘）。  项目地址：https://github.com/wandb/openui Demo地址：https://openui.v/ 四、Anything-LLMAnything-LLM 是一款适用于本地 LLM + RAG 的开源、一体化 AI 桌面应用程序。它允许你将任何文件、资源或内容片段转换为上下文，这样任何大型语言模型（LLM）在聊天过程中都可以将其作为参考资料。 该应用程序允许你选择使用商业现成的LLM或流行的开源LLM和向量数据库解决方案，构建一个私人的ChatGPT，你可以在本地运行，也可以远程托管，并且能够与你提供的任何文件进行智能对话。 Anything-LLM将你的文件划分为称为工作区的对象。工作区的运作方式很像一个线程，但它还增加了文件的容器化。工作区可以共享文件，但它们之间不会相互通信，因此你可以保持每个工作区的上下文清晰。  Anything-LLM 还有一些非常酷炫的特性：
项目地址：https://github.com/Mintplex-Labs/anything-llm 五、PrivateGPTPrivateGPT顾名思义，就是你的GPT访问是私密的，不会有数据泄露风险。像我们平常使用OpenAI的ChatGPT的时候，其实他们也会拿我们询问的数据进行训练。 PrivateGPT允许用户在没有互联网连接的情况下，使用大型语言模型（LLMs）的能力来查询文档，其实就是利用本地大模型。目前这个项目斩获了51K个Star，是Github里面的明星项目。  PrivateGPT提供了一个API，提供了构建私密、上下文感知的AI应用所需的所有原语。它遵循并扩展了OpenAI API标准，并支持正常和流式响应。此外，PrivateGPT还提供了一个工作的Gradio UI客户端来测试API，以及一些有用的工具，如批量模型下载脚本、文档文件夹监视等。 项目地址：https://github.com/zylon-ai/private-gpt 六、GPTCrawlergpt-crawler 是由 BuilderIO 发起的一个开源项目，旨在帮助用户通过爬取网站内容来生成知识文件，从而创建自定义的 GPT。这个工具特别适用于希望基于特定网站内容（例如文档、教程、FAQ等）构建定制化问答系统的场景。  简单理解的话，gpt-crawler 就是爬虫 + OpenAI 的结合体，比如你想构建一个擅长解答法律的AI助手，就可以通过 gpt-crawler 爬取法律相关数据，然后上传到OpenAI。 如果我不想上传到OpenAI怎么办？其实你思维可以发散一下，我前面讲到的PrivateGPT恰好就提供了一个API，并且它遵循并扩展了OpenAI API标准，所以你其实可以将 gpt-crawler + PrivateGPT 结合，这样就可以构建一个属于自己的AI助手。 目前 gpt-crawler 支持对单个URL爬取，如果要爬取多个URL，你就必须提供一个 sitemap.xml 的链接，比如 https:///sitemap.xml 如果你要爬取的网站没有提供 sitemap.xml，或者你想同时爬取多个网站的链接，有两种办法，一是通过 npm run start:server 启动 gpt-crawler 的API服务器，然后通过 /crawl 端点发送 POST 请求来实现；第二需要稍微改动下源码，加个配置，然后在获取下载链接的地方替换成多个URL。 地址：https://github.com/BuilderIO/gpt-crawler |
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