全面人工智能工具生态系统

全面人工智能工具生态系统 | 原创，AI翻译

Home 2025.02

Jina AI
- 用于Jina AI集成的Python脚本
- 通过r.jina.ai获取URL内容
- 使用s.jina.ai处理搜索查询
- Base64编码与API认证
Tavily AI
- 专为LLM应用设计的AI搜索API
- 设置与API密钥注册
- Python客户端实现
- 搜索请求示例及使用方式
Open WebUI
- 本地AI界面安装指南
- 服务器设置与配置
- 与Ollama本地模型的集成
- 安装时间与系统要求
Tableau、Scale与Power BI
- 商业智能平台对比
- Tableau 13天试用体验
- Scale数据平台概览
- Microsoft Power BI功能特点
使用OpenRouter
- 支持中国发行的Visa信用卡
- 模型排行榜与趋势分析
- LLM应用场景分类
- 香港用户访问Anthropic API需VPN
ElevenLabs AI
- 文本转语音API集成
- 声音克隆功能
- 多语言音频生成
- 音频转换的Python脚本

Jina AI

该Python脚本通过API密钥和命令行参数与Jina AI服务交互，支持两大功能：获取URL内容和执行搜索查询。脚本从环境变量中读取Jina API密钥确保服务安全访问，使用requests库发起HTTP请求，base64解码搜索查询，并打印Jina AI服务的响应。

import os
import requests
from dotenv import load_dotenv
import argparse
import base64

load_dotenv()

api_key = os.environ.get("JINA_API_KEY")
if not api_key:
    raise ValueError("未设置JINA_API_KEY环境变量。")

parser = argparse.ArgumentParser()
parser.add_argument("--job", type=str, choices=['url', 'search'], help="执行任务（url或search）", required=True)
parser.add_argument("--input", type=str, help="任务输入内容", required=True)
args = parser.parse_args()

if args.job == 'url':
    url = f'https://r.jina.ai/{args.input}'
    headers = {'Authorization': f'Bearer {api_key}'}
    print(f"URL: {url}")
    print(f"请求头: {headers}")
    response = requests.get(url, headers=headers)
    print(response.text)

elif args.job == 'search':
    question = base64.b64decode(args.input).decode('utf-8', errors='ignore')
    url = f'https://s.jina.ai/{question}'
    headers = {
        'Authorization': f'Bearer {api_key}',
        'X-Engine': 'direct',
        'X-Retain-Images': 'none'
    }
    print(f"URL: {url}")
    print(f"请求头: {headers}")
    response = requests.get(url, headers=headers)
    print(response.text)

else:
    print("请指定--job参数为url或search")

Tavily AI

Tavily是专为LLM应用设计的AI搜索API，通过结合网络搜索与AI处理提供高相关性结果。

使用步骤：

在tavily.com注册获取API密钥
安装Python包

import os
from tavily import TavilyClient

TAVILY_API_KEY = os.getenv('TAVILY_API_KEY')

if TAVILY_API_KEY is None:
    raise ValueError("未找到API密钥。请设置TAVILY_API_KEY环境变量。")

tavily_client = TavilyClient(api_key=TAVILY_API_KEY)

response = tavily_client.search("梅西是谁？")

print(response)

Open WebUI

Open WebUI是款优秀工具
启动服务命令：pip install open-webui 和 open-webui serve
安装过程耗时约10分钟以上
与Ollama兼容良好

Tableau、Scale与Power BI

Tableau

https://tableau.com

注册后获知有13天试用期

来源：tableau.com

Scale

https://scale.com

来源：scale.com

Power BI

https://powerbi.microsoft.com

使用OpenRouter

接受中国发行的Visa信用卡
排行榜页可查看热门趋势模型
分类展示用户如何应用LLM模型（如角色扮演、编程、营销、SEO、技术等）
香港用户仍需VPN访问Anthropic API

ElevenLabs AI

花费5美元测试服务
声音克隆功能出色
音频示例：
英语
日语
西班牙语

import os
import requests
from dotenv import load_dotenv
import argparse
import re

load_dotenv()

api_key = os.environ.get("ELEVENLABS_API_KEY")
if not api_key:
    raise ValueError("未设置ELEVENLABS_API_KEY环境变量。")

parser = argparse.ArgumentParser()
parser.add_argument("--file", type=str, help="待转换的Markdown文件", required=False)
parser.add_argument("--text", type=str, help="待转换的文本", required=False)
parser.add_argument("--output", type=str, help="输出文件名", required=True)
parser.add_argument("--voice_id", type=str, default="21m00Tcm4TlvDq8iK2G8", help="使用的语音ID")

args = parser.parse_args()

if args.file:
    try:
        with open(args.file, 'r') as f:
            content = f.read()
            content = re.sub(r'---.*?---', '', content, flags=re.DOTALL)
            text = content.strip()
    except FileNotFoundError:
        print(f"错误：文件未找到 - {args.file}")
        exit(1)
    except Exception as e:
        print(f"读取文件出错：{e}")
        exit(1)
elif args.text:
    text = args.text
else:
    print("错误：必须指定--file或--text参数")
    exit(1)


url = f"https://api.elevenlabs.io/v1/text-to-speech/{args.voice_id}"

headers = {
  "Accept": "audio/mpeg",
  "Content-Type": "application/json",
  "xi-api-key": api_key
}

data = {
  "text": text,
  "model_id": "eleven_flash_v2_5",
  "voice_settings": {
    "stability": 0.5,
    "similarity_boost": 0.5
  }
}

response = requests.post(url, json=data, headers=headers)

if response.status_code == 200:
    with open(args.output, 'wb') as f:
        f.write(response.content)
    print(f"音频已保存至 {args.output}")
else:
    print(f"错误：{response.status_code} - {response.text}")

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