今夜,库克终极绝唱!25亿苹果设备用AI重生

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今夜,库克终极绝唱!25亿苹果设备用AI重生
7970点击    2026-06-09 09:13

就在刚刚,Siri借谷歌的1.2万亿参数Gemini「重生」了!


在今夜的苹果WWDC 2026上,Siri彻底迎来新生。


结合设备端小模型,苹果打造了混合智能架构,让Siri在各个APP之间无缝穿梭。


从此,全球25亿台苹果设备,将被注入真正的上下文理解能力。


而且,这也是库克最后一次对我们说「早安」。


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据说,在退役前库克深度介入,疯狂打磨Siri的各种细节。


今天,库克交卷了。


令人惊喜的是,苹果把Siri AI部署到了整个生态中,根据每个平台进行了定制。


iPhone、Mac、iPad、Apple Watch和Vision Pro中,都可以使用Siri AI了。


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这一次,苹果凭借卖向全球的25亿设备,凭借自己对消费者意图的了解,走出了一条世界上绝无仅有的路。


可以说,从今天开始,苹果终于成为一家真正的AI公司!


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今夜,苹果AI史诗级重构


此前,苹果就被曝出干了一件震动硅谷的大事——秘密联手宿敌谷歌,直接引入了Gemini和强大的云端算力支撑。


彻底重构后的Siri,究竟是什么样?


今天的WWDC上,它的神秘面纱彻底被揭开。


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苹果AI全新架构,联手谷歌


首先,苹果为Apple Intelligence打造了全新架构。


它的核心是苹果基础模型,由端侧模型、私有云计算、系统调度器等共同组成。


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这次,苹果跟谷歌展开深度合作,充分利用Gemini模型背后的技术,打造了全新一代的Apple Intelligence基础模型。


针对高频、低延迟、日常隐私敏感的任务,端侧模型能够直接在设备上直接运行,快速给出响应。


而针对复杂的推理和大规模任务,系统则会转向私有云计算,确保算力充足。


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并且,为了充分发挥苹果芯片的潜能,苹果还在端侧设备上更进一步,设计了两种端侧模型。


标准端侧模型:满足绝大多数日常基础智能任务。 


高级端侧模型(第二代高效端侧模型):专为配备高性能苹果芯片的系统而优化。


其中,高级端侧模型不仅能够高效理解文本与图像,语音理解和生成也很强大。


它实现了极高准确度的系统解听写 ,更强的自然语言理解能力,甚至人声也能传递更细腻的情感。


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此外,新架构中还引入了系统调度器,成为整个系统的指挥官。它的工作流,有以下三个核心。


Spotlight语义索引:全新的语义索引,能真正理解内容背后的含义。多年前的照片,前几天随手的笔记,都能通过语义关联快速检索。 


应用动作箱:调度器可以「工具箱」中抽取合适工具,来完成复杂的请求,比如读取特定邮件、编辑一组照片,用户无需在不同应用之间手动切换。 


屏幕感知:实时感知当前屏幕上正在显示什么、用户在做什么,在恰当的时刻提供帮助。


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Siri AI诞生!


重建语音助理,智商飞跃


今天,Siri AI上线了!


基于强大的 Apple Intelligence 底层,苹果把Siri AI全新升级了。


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这一次,Siri AI彻底摆脱了「人工智障」的称号,它能理解情境,深层交互,还能自主行动,真正成为了你的AI助理!


而且,它还能跨平台应用。


场景一:查询音乐会并自动创建提醒


以前,要去听某个歌手的演唱会,我们要分别打开浏览器搜索日程、打开买票应用、手动记下日程。


现在,你可以直接和Siri AI对话,它会用世界知识来回答。


比如,旧金山那场Suki Waterhouse的演出是什么时候?怎么买票?


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你可以命令它:抢票开始时提醒我报名。甚至,只要你下指令,它还能播放这位歌手的新单曲。


整个过程中,Siri AI的对话极度自然,毫不割裂。


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场景二:屏幕感知与信息检索


接下来,是Siri对屏幕内容的感知。


比如,你想问一位朋友的新地址。你可以给Siri相册中的海岸照片,问它这是哪里?


Siri展现出强大的能力,识别出了照片的地标!「这里是美丽的圣克鲁斯海岸,具体位置是 Natural Bridges State Beach。」


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你告诉它,我朋友最近搬到这附近了,Jeff的新家在哪儿?


要知道,Jeff只发了一条信息,但Siri在后台通过语义抖音,快速找到了这条信息,找到了地址。


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接下来你可以命令Siri,「帮我导航到海岸边的这个拱门地标,中途在Jeff家停一下。」它调用了地图,一键生成了路线。


多个复杂的跨应用操作,Siri一气呵成。


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场景三:零手操照片分类


假设你刚从度假地回来,相册里积累了上百张照片,想要找出特定的照片分享给家人,直接找Siri就可以了。


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「帮我找出上周末在沙斯塔山拍的照片」,Siri会瞬时检索相册,展示出符合时间与地理位置的大量图片。


再下命令,「只把里面有 Bryce、Madison 和 Quinn 的照片挑选出来,加到我们共享的家庭相册里」。


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这时,Siri会自动人脸识别,找到照片,直接后台推送到共享相册。这个过程中,完全不用打开相册。


Siri的听觉体验,华丽蜕变


而且,这次Siri AI的升级不仅在大脑上,也在声音和耳朵上。


因为端侧语言和语音模型的融合,新版Siri的发音情绪起伏极为丰富,非常像真人。


你还可以微调它的发音风格、语调、语速,独家定制自己喜欢的声音。


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它的听写能力也大幅提升,无论是在嘈杂地铁上给朋友发短信,还是用日记长篇口述,它都能实现高精度的拼写、标点符号及大小写判定,几乎不用二次修改。


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多轮对话,情境整合


iOS端的Siri AI,具备极强的多轮对话和情境整合能力。


比如可以问它:世界杯开幕的赛程是什么样的?它会给出赛程列表。


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用户看到巴西对摩洛哥的比赛,决定举办一次观赛派对,让Siri介绍两国的特色菜肴。


Siri结合世界知识,给出了经典菜品,还附带了食物照片。


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用户问:我女儿想贡献个倡议,她最近提到的甜点是什么?


Siri在后台搜索了手机短信和聊天记录,找到了答案——椰子饼干。


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最终,Siri把这些元素整合到一起,自动整理好一切信息,拟好派对邀请,用户只要点击发送,就能通知到所有好友了。


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MacOS里的Siri生产力大提升


在 Mac 平台上,通过将 Siri AI 内置在 Spotlight 搜索中,让我们的日常效率大大提升。


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现在,我们想为学校或社区建立一个创客空间。


首先,可以在Spotlight 中直接输入:「如何在棚屋里建造创客空间」?


搜索框会自动识别,转为 Siri 交互,在侧边对话框给出方案。


我们有三份不同厂商的报价单,可以直接让Siri来对比。它立刻生成对比表格,清晰列出各方面优劣。


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儿子提过学校原先的方案有电路故障,问Siri:「Luke 提到过一个电学问题,哪一个能解决?」(就算拼错单词,它都能自动容错)。


Siri AI 随即在后台搜索邮件和短信,找到儿子发过的故障描述,给出明确的选购建议。


最后,它给厂商写好了邮件,自动抓取了厂商联系人名字和具体选购理由。


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而且,Siri在整个产品中都是通用的。


你可以把它在iPhone上打开,在iPad上继续中断的工作,在Mac上还继续可用。


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更是神奇的是,在Vision Pro上,你不需要说嘿siri,只要看着Siri,就可以开始说话。


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视觉智能,看你所看


多模态的终极奥义,是让AI实时理解外部物理世界,和屏幕上的画面。


Siri AI这一次带来的视觉智能,将这一愿景落地了!


首先,在iPhone上,视觉智能被整合进原生相机APP中,成为全新的「Siri Mode」。


在iPhone相机里,按下快门就能让它「看你所看」——


对着一盘菜能给营养分析,对着账单能帮你AA分账。


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Mac、iPad上,Siri也都能用快捷键或截图唤起。


比如,在iPad上,想要查看日程安排,打开可视化界面,一次性将多个事件添加到日历。


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在 Vision Pro 上,视觉智能更是跟「空间计算」和「注视点追踪」完美结合。


Vision OS直接让交互彻底变成科幻电影!看一眼,Siri 就懂了。


得益于强大的空间感知与多模态理解能力,Siri不仅能精准识别眼前事物,还能无缝融合你的个人上下文背景。


比如只需一个眼神,Siri 就能秒算物理空间告诉你,「那双靴子能放进那个牌子的背包,不过会挤爆」。


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随时随地,Siri写作


不仅如此,在任何能打字的地方,你都能让Siri帮你起草、润色;


它甚至会模仿你跟特定同事/朋友的沟通风格——你平时给老板发简短要点,它就给你简短要点。


全系统还加了自动校对,连大多数第三方App都覆盖了。


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顺便提一句,在国内完成监管期间,Siri AI暂不可用。


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苹果AI,灌进每一个APP


如果说Siri是主角,那这次真正「润物细无声」的,是Apple Intelligence钻进了所有App里。


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Safari学会了自己整理标签页,一堆乱开的网页,它按主题自动归类;


而且, 它还会为某个主题,添加新的主题页面,使用苹果AI帮你跟进关心的事。


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自动监控页面——Notify Me:用自然语言告诉siri要关注的事,siri检测到变化后,会及时通知。


比如,你盯着的演唱会报名页、缺货商品页,它能替你盯着,一有变化就提醒你。


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甚至,你可以用一句大白话,让Safari给你现场生成一个「专属插件」。


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密码App,它能「agent式」地替你跑腿:


自动登录那些弱密码的网站,一个个把密码改成强密码,全程你只用点一下。


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此外,消息、邮件、日历、电话也全员升级。


日历能听懂大白话直接建日程;电话App在你打给航空公司时,会自动从邮件里翻出你的确认码。


而且它只看「你打给谁」、不听「你说什么」,全程设备端运行。


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以前做一条快捷指令堪比「编程」,现在你只要用大白话描述——


「我下班离开公司时,给Pedro发消息说我在路上、附上预计到家时间」,苹果AI就能自动把所有步骤拼好。


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影像这块,更是直接掀桌。


Image Playground换上了能跑在私有云上的新生成模型,终于能生成照片级真实感的图像了。


亦或是,将照片转换成各种风格,只用自然语言描述需求,直接为朋友制作一个生日蛋糕图。


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并且,IP已集成到整个系统中,可生成联系人海报和锁屏壁纸。


每个人还可以根据个人照片,获得量身定做的建议。


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照片App,里则塞进了一个「空间重构」(Spatial Reframing)。


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它借的是Vision Pro那套「空间模型」,能让你在照片拍完之后,再回去「挪一下相机」,重新构图。


拍歪了、人头上多了块招牌、错过了对视的瞬间,事后都能补救。


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此外,还有清除、扩展两大功能,都是照片APP在植入苹果AI后最新的战果。


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App 还是那些 App,只是每一个都被悄悄塞进苹果AI。是增强,不是替代。


大白话造App,Code都能选Gemini


苹果这一整套智能,最终都要落到一个,被库克反复致敬的群体身上「开发者」。


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苹果这次递给开发者的,是一整套「把智能塞进自己App」的工具。


用人们早已熟悉的App Intents,就能让应用接入Siri——


比如,聊天应用Line把内容索引进Spotlight,用户一句话就能让Siri在对话里翻信息;日历类应用接上App Intents,用户直接喊Siri就能建日程。


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更关键的是Foundation Models框架的升级——


现在不仅能喂文字,还能把图片当输入,能用「自定义技能」扩展模型能力,甚至。能通过同一套Swift API直接调用跑在服务器上的模型。


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苹果还顺手开了一个全新的core AI框架,让你把别家的模型也搬进App、在Apple Silicon上本地跑,全平台可用。


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但全场最有「时代感」的,是苹果对「agentic coding」(智能体编码)的表态——


它正在改写App被造出来的方式,而Xcode想当那个最好的「造梦工厂」。


新版Xcode的编码助手,能一键把整个App本地化,能直接和模拟设备交互,还能用自定义技能扩展。


而且,开发者可以自由选择模型和智能体,其中就包括Gemini,还能接上Figma和GitHub。


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换句话说,连苹果自己的开发工具里,都给Gemini留了一个工位。 这条主线,藏得比谁都深。


再配上全新的device hub——把所有真机和模拟器塞进一个统一界面,能模拟滑动、捏合这类多点触控,一键换App外观、动态改尺寸调试。


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苹果是真想把「造App」这件事,重新变得性感。


苹果OS27大升级


「液态玻璃」自由调


这场WWDC发布会,另一大重头戏,无疑是苹果下一代操作系统OS27的重磅亮相。


从iOS27、iPadOS27,到macOS 27、watchOS27、visionOS27,全部焕新升级了。


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AI是主菜,但苹果也没忘了把「地基」再夯一遍。


用Craig的话说,「最好的操作系统,不是只靠大突破,而是靠抠细节」。毕竟,这是苹果刻在骨子里的DNA。


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设计上,去年OS26大刀阔斧的「液态玻璃」,今年迎来了史诗级的细节打磨。


首先,重新调整了底层渲染机制,让「液态玻璃」能更有效地柔化其背后的复杂内容。


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为了满足不同人的偏好,系统设置中新增了一个「专属滑块」——


可将液态玻璃的显示效果,在「极致清晰」到「完全着色」之间自由调节,适配已有APP。


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同时,新的macOS也有了名字:macOS Golden Gate。


Mac界面焕然一新,侧边栏直接延伸到窗口的最边缘,减少视觉干扰,且滑动时还会产生绝美的折射效果。


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不仅如此,macOS窗口统一采用更紧凑的「圆角设计」,让视觉更协调美观。


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另外,App图标进行了立体升级,直接融入了额外的液态玻璃图层,看起来更加立体、锐利且轮廓分明。


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这一轮「抠细节」,数据相当能打:


  • iPhone和iPad上App启动快了最高30%;
  • 拍完的新照片入库快了最高70%;
  • AirDrop传文件快了最高80%;
  • iPad往外接硬盘传文件,快了最高5倍,直追Mac上的Finder。


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更暖心的是,CPU调度器的优化,苹果把它一路下放到iPhone 11这样的老机型。


这也意味着,iOS 27支持的机型一路覆盖到iPhone 11,是史上支持范围最广的一代iOS。


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此外,搜索的底层被彻底重写——Spotlight、照片、邮件共用一套更稳、更快、更全的索引。


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网络在蜂窝和WiFi之间切换更聪明;低信号下发大图,信息里还多了发送进度提示。


零零碎碎但戳人的还有一堆:iCloud共享相册终于能拉安卓和Windows的朋友进来一起传原图、健康App加入了围绝经期与绝经期追踪、AirPods支持自定义EQ……


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可以看出,这一次OS27系统大更新,全都是肉眼可见的体验升级。


在安全和信任方面,这部分苹果讲得很重,但逻辑可以一句话说清——


把对孩子的「分寸感」,重新交还给父母。


在此之上,今年苹果把家长能管的范围,从「装哪些App」扩到了「上哪些网」。


与此同时,新增Ask to Browse(看新网站要申请)和Ask to Buy(13岁以下默认开启)。


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从今天起,全新OS27操作系统将作为测试者版本发布,今天秋季全面上线。


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库克谢幕,最后的告别


今晚的舞台,正是库克执掌苹果时代的「毕业典礼」。


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随着4月的一纸官宣,9月1日,苹果的CEO之位,将正式移交给John Ternus。


现在,已经有网友做出了合集,集齐了2012到2025年WWDC库克的每一场「早上好」。


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15年,从乔布斯手里接过一家市值约3490亿美元的公司,到如今逼近4万亿——


发布会的尾声,库克用一句「the honor of a lifetime(一生的荣幸)」,给自己的CEO生涯收了尾。


他没有「One more thing」,只留下一句:我真心相信,苹果最好的时代还在前方。


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让我们记住,这位苹果CEO为我们留下的最后一个作品。


参考资料:


https://www.youtube.com/watch?v=hF8swzNR1-o



文章来自于微信公众号 "新智元",作者 "新智元"

关键词: AI新闻 , Gemini , 苹果AI , Siri AI
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AITNT资源拓展
根据文章内容,系统为您匹配了更有价值的资源信息。内容由AI生成,仅供参考
1
AI代理

【开源免费】Browser-use 是一个用户AI代理直接可以控制浏览器的工具。它能够让AI 自动执行浏览器中的各种任务,如比较价格、添加购物车、回复各种社交媒体等。

项目地址:https://github.com/browser-use/browser-use


2
AI工作流

【开源免费】字节工作流产品扣子两大核心业务:Coze Studio(扣子开发平台)和 Coze Loop(扣子罗盘)全面开源,而且采用的是 Apache 2.0 许可证,支持商用!

项目地址:https://github.com/coze-dev/coze-studio


【开源免费】n8n是一个可以自定义工作流的AI项目,它提供了200个工作节点来帮助用户实现工作流的编排。

项目地址:https://github.com/n8n-io/n8n

在线使用:https://n8n.io/(付费


【开源免费】DB-GPT是一个AI原生数据应用开发框架,它提供开发多模型管理(SMMF)、Text2SQL效果优化、RAG框架以及优化、Multi-Agents框架协作、AWEL(智能体工作流编排)等多种技术能力,让围绕数据库构建大模型应用更简单、更方便。

项目地址:https://github.com/eosphoros-ai/DB-GPT?tab=readme-ov-file



【开源免费】VectorVein是一个不需要任何编程基础,任何人都能用的AI工作流编辑工具。你可以将复杂的工作分解成多个步骤,并通过VectorVein固定并让AI依次完成。VectorVein是字节coze的平替产品。

项目地址:https://github.com/AndersonBY/vector-vein?tab=readme-ov-file

在线使用:https://vectorvein.ai/付费

3
智能体

【开源免费】AutoGPT是一个允许用户创建和运行智能体的(AI Agents)项目。用户创建的智能体能够自动执行各种任务,从而让AI有步骤的去解决实际问题。

项目地址:https://github.com/Significant-Gravitas/AutoGPT


【开源免费】MetaGPT是一个“软件开发公司”的智能体项目,只需要输入一句话的老板需求,MetaGPT即可输出用户故事 / 竞品分析 / 需求 / 数据结构 / APIs / 文件等软件开发的相关内容。MetaGPT内置了各种AI角色,包括产品经理 / 架构师 / 项目经理 / 工程师,MetaGPT提供了一个精心调配的软件公司研发全过程的SOP。

项目地址:https://github.com/geekan/MetaGPT/blob/main/docs/README_CN.md

4
RAG

【开源免费】graphrag是微软推出的RAG项目,与传统的通过 RAG 方法使用向量相似性作为搜索技术不同,GraphRAG是使用知识图谱在推理复杂信息时大幅提高问答性能。

项目地址:https://github.com/microsoft/graphrag

【开源免费】Dify是最早一批实现RAG,Agent,模型管理等一站式AI开发的工具平台,并且项目方一直持续维护。其中在任务编排方面相对领先对手,可以帮助研发实现像字节扣子那样的功能。

项目地址:https://github.com/langgenius/dify


【开源免费】RAGFlow是和Dify类似的开源项目,该项目在大文件解析方面做的更出色,拓展编排方面相对弱一些。

项目地址:https://github.com/infiniflow/ragflow/tree/main


【开源免费】phidata是一个可以实现将数据转化成向量存储,并通过AI实现RAG功能的项目

项目地址:https://github.com/phidatahq/phidata


【开源免费】TaskingAI 是一个提供RAG,Agent,大模型管理等AI项目开发的工具平台,比LangChain更强大的中间件AI平台工具。

项目地址:https://github.com/TaskingAI/TaskingAI

5
微调

【开源免费】XTuner 是一个高效、灵活、全能的轻量化大模型微调工具库。它帮助开发者提供一个简单易用的平台,可以对大语言模型(LLM)和多模态图文模型(VLM)进行预训练和轻量级微调。XTuner 支持多种微调算法,如 QLoRA、LoRA 和全量参数微调。

项目地址:https://github.com/InternLM/xtuner