你是否曾经想了解 AI，但却不知道从哪里开始吗？

别担心，你并不孤单！许多人想了解 AI 工具，但不确定如何开始。本指南将帮助你了解五种有用的 AI 工具，它们可以帮助你在使用的时候又同时学习。

为什么要通过开源应用程序学习？

想想在学骑自行车吧。你不是从读一本关于自行车的书开始的——而是骑上自行车开始蹬车！学习人工智能也是一样。除了阅读人工智能书籍，你还可以通过使用和构建人工智能工具来更好地学习。

开源应用的特别之处在于，我们可以看到引擎盖下的内部情况，就像你拥有一辆透明的自行车，你可以看到所有齿轮是如何协同工作的。你可以阅读代码、进行更改，并向构建过成功项目的真正开发人员学习。

此外，你也并不孤单。开源社区里有很多人随时准备帮助你学习和提高。

有哪些开源资源可以供我们学习？

通过观察他人的工作方式来学习是非常有效的。通常，我们可能无法获得导师或经验丰富的指导，但对实现有意义的事情的渴望会让我们不断前进。

在这种情况下，探索和研究开源项目提供了一个绝佳的学习和成长机会。这是培养技能和获得洞察力的最佳方式之一。

接下来就让我们探索一些开源的优秀AI项目。

SWIRL

SWIRL 是一个开源 AI 搜索和 RAG 系统，可将先进的 AI 技术集成到机构的业务运营中。它提供检索增强生成 (RAG)、AI 搜索、分析和 Co-Pilot 助手等功能，无需将数据移入矢量数据库或进行 ETL 流程即可增强决策能力。

我们可以从中学到什么？

• 商业中的人工智能集成：了解如何将人工智能功能融入现有业务系统以提高决策能力和效率。

• 检索增强生成 (RAG)：了解将信息检索与生成 AI 相结合以提供上下文相关响应的 RAG 技术。

• 数据安全实践：探索实施直接对本地数据进行操作的 AI 解决方案的方法，通过消除数据移动的需要来增强安全性。

• 开源部署：获得在私有云环境中部署和管理开源 AI 基础设施的经验。

GitHub 上的 SWIRL：

https://github.com/swirlai/swirl-search

Postiz

Postiz 是一款开源社交媒体调度工具，利用人工智能优化跨各个平台的内容发布。它简化了管理多个社交媒体帐户和有效安排帖子的过程。

我们可以从中学到什么？

• 人工智能调度：了解人工智能如何确定在社交媒体上发布帖子的最佳时间。

• 多平台支持：了解在各种社交媒体平台上安排帖子的挑战和解决方案。

• 用户友好型设计：探索直观的 UI 设计原则，以便于导航和帐户管理。

• 分析集成：了解分析如何提供有关帖子表现和观众参与度的见解。

GitHub 上的 Postiz

https://github.com/gitroomhq/postiz-app

OpenBB

OpenBB 是一个免费的开源金融平台，提供各种投资研究工具。它提供分析股票、期权、加密货币、外汇、宏观经济数据和固定收益等功能。该平台设计为可扩展的，允许用户根据自己的需求增强体验。

我们可以从中学到什么？

• 全面的财务分析：探索各种金融工具和市场，深入了解股票、期权、加密货币等。

• 数据集成技术：了解如何将多个数据源集成到一个有凝聚力的平台，促进全面的投资研究。

• 开源开发实践：了解维护和增强大型开源项目所涉及的协作过程。

• 可扩展性和定制：了解如何定制和扩展平台以满足特定的研究需求，增强其功能。

  
  

GitHub 上的 OpenBB

https://github.com/OpenBB-finance/OpenBB

Open WebUI

Open WebUI 是一个开源、用户友好的界面，旨在促进与大型语言模型 (LLM) 的交互。

它支持各种 LLM 运行器，包括 Ollama 和 OpenAI 兼容 API，并提供基于角色的访问控制、多语言支持和与图像生成工具集成等功能。该平台旨在完全离线运行，确保数据隐私和安全。

我们可以从中学到什么？

• AI模型集成：了解如何在统一界面内连接和管理不同的AI模型。

• 用户管理：了解如何实施基于角色的访问控制以有效管理用户权限。

• 多语言支持：探索提供支持多种语言的用户界面的技术。

• 离线操作：深入了解无需互联网连接即可运行的应用程序设计，增强数据隐私。

在 GitHub 上的Open WebUI

https://github.com/open-webui/open-webui

Auto Jobs Applier AI Agent

Auto Jobs Applier AI Agent 是一款开源工具，可自动执行求职流程。

利用人工智能，它使用户能够高效地申请多个职位，并提供个性化内容。代理会扫描招聘信息、筛选相关职位并代表用户提交申请，从而简化求职体验。

我可以从中学到什么？

• 自动化技术：了解如何使用人工智能驱动的方法自动执行重复性任务，例如求职。

• 人工智能个性化：了解人工智能如何定制申请材料以满足特定的工作要求，从而提高成功的机会。

• 数据处理和安全：探索在应用程序内安全地管理敏感用户信息的最佳实践。

• 开源协作：获得参与和维护社区驱动项目的经验，包括代码审查和问题跟踪。

GitHub 上的自动求职器

https://github.com/AIHawk-FOSS/Auto_Jobs_Applier_AI_Agent

为什么说边做边学最有效

当你积极参与某件事时，你的大脑会以一种持久的方式处理它。阅读和观看视频可以让你获得知识，但自己实际尝试概念并解决问题可以让这些知识变得实用且令人难忘。

构建和试验开源项目就像是练习，你不仅在观察，而且在实际工作。这种方法可以帮助你解决现实世界的问题，并使你的学习体验更加丰富。

我希望这对你的学习之旅有所帮助。我通过贡献和学习开源软件获得了大量经验。我希望你，各位读者，也能和我一样成功。

感谢你的阅读，相信伟大即将到来！

作者：聆听世界的鱼