用於建立AI應用程式的無需程式碼介面
預先建置的管道(文件生成器、聊天機器人、文件搜尋)
用於進階自訂的程式碼SDK
與各種數據來源和工具的整合
訪問最新的大型語言模型(LLM)
HoneyHive, Promptly, AllGPTs, Klu, Razzle.ai, Conva.AI, Genera.so, Alethea AI, ReByte, AppSlap 是最好的付費/免費 generative ai applications tools.






生成式人工智慧應用是一套人工智慧技術,能夠根據現有數據中學習到的模式和規則,創建新的內容,例如文本、圖片、音頻和視頻。由於深度學習的進步,特別是在自然語言處理(NLP)和計算機視覺等領域,這些應用近年來受到了重大關注。
核心功能
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價格
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如何使用
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VectorShift | 用於建立AI應用程式的無需程式碼介面 | 使用者可以從現成的模板開始,連接來自各種來源的數據(網站、文件、CSV、數據庫),並使用直觀的拖放式建構器來設計他們的AI應用程式架構。該平台允許無縫轉換至無需程式碼和Python SDK進行自訂與部署。 | |
AllGPTs | 全面的 ChatGPT GPT 目錄 | 使用者可以按照類別瀏覽 AllGPTs 目錄或搜尋特定的 GPT。網站還允許使用者提交自己的 GPT 以獲得快速曝光。要提交 GPT,使用者需要提供電子郵件地址、GPT 網址、類別、演示影片的 YouTube 或 Twitter 連結(選填)以及自己的 Twitter 號碼。 | |
Klu | 協作式提示設計(探索、儲存、原型、跟蹤變更) |
專業版 $30/月 適合研究項目,包括您第一個AI應用和動作的免費試用。提供300次每日運行、1k RAG文檔、3個項目與RAG背景、捕獲用戶反饋、標準支持,以及訪問各種LLM、AI反饋、評估、微調和分析。
| 用戶可以免費開始建立和評估生成式功能。這個平台允許團隊協作設計提示,原型化完成和工作流程,跟蹤變更並整合到產品開發中。它提供自動評估提示和模型變更的功能,並支持1擊微調模型。對於部署,用戶可以使用Klu企業容器在自己的雲端中託管模型,或利用自我託管的核心平台。 |
HoneyHive | AI 評估 |
開發者 免費 無需信用卡
| 使用 HoneyHive 來測試、除錯、監控及優化 AI 代理。首先,透過 OpenTelemetry 或 REST API 將平台整合進你的 AI 應用中。接著,利用平台的功能來評估 AI 的質量、用分布式追蹤除錯問題、監控性能指標,以及在合作環境中管理提示與數據集。 |
Promptly | 無需編碼的AI應用構建器 |
免費 $0/月 10個應用,1個私人應用,1百萬字符存儲,1000信用點(一次性),社區支持
| 選擇一個模板,從各種來源添加數據,並發布您的應用。從專用的應用頁面訪問應用,或將其嵌入到您的網站中。使用API從您的應用中運行應用。 |
Genera.so | 生成圖像應用託管 | 使用 Genera.so 時,只需從可用選項中選取應用程式,例如 Bau: AI 室內設計師或 Arch-E: 建築 AI。比如,在 Bau 中,上傳一張房間的照片,選擇一種風格,然後讓 AI 轉換空間。在 Arch-E 中,輸入文字描述來生成建築圖像或以照片寫實風格渲染建築草圖。 | |
Alethea AI | 創建互動式和智能NFT(iNFTs) | 訪問Alethea AI的網站了解他們的研究,探索他們的去中心化應用(dApps),並發現他們的AI協議。您還可以加入候補名單以獲取API訪問權限,體驗帶有情感回應的人類般的互動。 | |
Razzle.ai | 無干擾設計 | 加入等候名單並進行演示以體驗 Razzle.ai。使用指令列進行快速搜尋。利用嵌入的 AI 模型來執行諸如撰寫行銷文案和數據提取的任務。告訴 Razzle 您要專注的內容,以找到相關的消息。 | |
ReByte | 統一AI助手 |
免費 $0 每位用戶每月,提供7天免費試用
| 用戶可以將自己的數據來源(數據庫、數據倉庫、雲端存儲、API)連接到ReByte。然後,他們可以利用AI助手獲取可行的洞察、生成一致的報告,並與團隊協作。該平台提供無需編碼的環境來創建自定義工作流程。 |
AppSlap | AI驅動的應用程式創建和修改 | 使用者可以通過聊天介面與AppSlap互動,創建和修改應用程式。該平台還提供管理AI代理和迷因幣的工具。現在註冊以獲得早鳥優惠,開始使用。 |
行銷和廣告:生成產品描述、廣告文案和社交媒體內容。
娛樂:編寫電影、電視節目和視頻遊戲的劇本、故事情節和概念藝術。
新聞:自動化創建新聞文章、摘要和標題。
教育:生成教育內容,例如練習題、解釋和學習指南。
設計:創建獨特的視覺元素、紋理和圖案,用於平面設計和產品開發。
使用生成式人工智慧應用的用戶評論通常是積極的,許多人稱讚這項技術能夠快速高效地創建高質量、多樣化的內容。一些用戶讚賞其定製選項和生成新想法的潛力。然而,其他人則對可能存在偏見或不一致輸出的潛在問題表示擔憂,並認為需要人為監督以確保生成的內容質量和適切性。
用戶與由生成式語言模型提供動力的聊天機器人互動,以獲得個性化的建議或建議。
藝術家使用生成式圖像模型為其數字藝術創作創建獨特的視覺元素。
音樂愛好者使用生成式音頻模型為其視頻創建定制的配樂。
要使用生成式人工智慧應用,請按照以下一般步驟進行: 1. 確定要生成的內容類型(例如文本、圖片、音頻、視頻)。 2. 收集並預處理所選內容類型的相關訓練數據。 3. 選擇適當的生成式人工智慧模型架構(例如,用於文本的 GPT,用於圖片的 GANs)。 4. 對預處理的數據進行模型訓練,根據需要微調超參數。 5. 使用已訓練的模型通過提供適當的輸入或提示來生成新的內容。 6. 根據質量、連貫性和符合所需風格或主題來評估和完善生成的內容。
提高内容創作流程的效率和生產力
能夠快速生成大量內容
定製內容以滿足特定需求或偏好
具有創造新奇和創新內容的潛力
降低手動內容創作相關成本







































