This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
NotebookLlaMa
На GitHub нашли ещё один мощный open-source инструмент для работы с AI — NotebookLlaMa. Это открытая альтернатива NotebookLM, но с дополнительными фичами и полным контролем над данными.
Помимо анализа документов с генерацией инсайтов, как у NotebookLM, здесь можно создавать аудиодиалоги в стиле подкаста — превращая сухой текст в живой разговор.
Основные возможности:
🔸 Поддержка загрузки документов в разных форматах → анализ + ответы на основе содержимого
🔸 Генерация аудио-диалога в формате подкаста — для озвучивания и обогащения документа
🔸 Интеграции с OpenAI, LlamaCloud и ElevenLabs — для качественного понимания и озвучки
🔸 Графический интерфейс на Streamlit — интуитивный и удобный
🔸 Поддержка кастомизации и расширения — можно адаптировать под свои задачи
В репозитории есть подробная инструкция по установке — разворачивается через Docker всего в пару шагов.
📁 Language: #Python (100.0%)
⭐️ Stars: 774
➡️ Cсылка на GitHub
📱 @git_developer
На GitHub нашли ещё один мощный open-source инструмент для работы с AI — NotebookLlaMa. Это открытая альтернатива NotebookLM, но с дополнительными фичами и полным контролем над данными.
Помимо анализа документов с генерацией инсайтов, как у NotebookLM, здесь можно создавать аудиодиалоги в стиле подкаста — превращая сухой текст в живой разговор.
Основные возможности:
В репозитории есть подробная инструкция по установке — разворачивается через Docker всего в пару шагов.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤4🔥4🌚2👍1🤔1
LiYing
Сейчас большинство людей делают фото для документов на смартфон, а потом вручную вырезают фон, меняют цвет задника, подгоняют размеры и т.п. — процесс всё ещё довольно муторный.
Один разработчик решил автоматизировать всю эту рутину и создал LiYing — инструмент, который одним кликом закрывает весь пайплайн обработки фото для документов. Всё выложено в open-source.
Инструмент использует AI-модель для автоматического определения лица и тела, умеет корректировать угол съёмки, заменять фон на любой цвет, подгонять под нужный размер и делать верстку под печать. Всё работает оффлайн.
Основной функционал:
🔸 Автоматическое определение лица и тела, точное удаление фона и подмена задника
🔸 Коррекция угла съёмки, если фото сделано неровно
🔸 Поддержка любых цветов фона — генерация фото на нужном фоне в один клик
🔸 Интеллектуальное кадрирование под стандартные форматы (от 1 до 6 дюймов)
🔸 Генерация фото-сетки под печать (автоматическая вёрстка)
🔸 Полностью оффлайн — приватность и работа без интернета
Есть готовая сборка для Windows, либо можно собрать и запустить из исходников. Инструмент полезный не только для личного использования, но и для фотостудий — сильно ускоряет обработку фото на документы.
📁 Language: #Python (92.8%)
⭐️ Stars: 893
➡️ Cсылка на GitHub
📱 @git_developer
Сейчас большинство людей делают фото для документов на смартфон, а потом вручную вырезают фон, меняют цвет задника, подгоняют размеры и т.п. — процесс всё ещё довольно муторный.
Один разработчик решил автоматизировать всю эту рутину и создал LiYing — инструмент, который одним кликом закрывает весь пайплайн обработки фото для документов. Всё выложено в open-source.
Инструмент использует AI-модель для автоматического определения лица и тела, умеет корректировать угол съёмки, заменять фон на любой цвет, подгонять под нужный размер и делать верстку под печать. Всё работает оффлайн.
Основной функционал:
Есть готовая сборка для Windows, либо можно собрать и запустить из исходников. Инструмент полезный не только для личного использования, но и для фотостудий — сильно ускоряет обработку фото на документы.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍8❤4
muvera-py
MUVERA-PY — высокоэффективный алгоритм многовекторного поиска на GitHub, позволяющий быстро и точно искать по огромному количеству документов.
Это Python-реализация алгоритма Google FDE, которая с помощью техники фиксированного кодирования по размерности сжимает сотни векторов в один, ускоряя поиск более чем в 8 раз.
Ключевые особенности:
🔸 Полная совместимость с оригинальной реализацией Google на C++ с сохранением точности алгоритма
🔸 Поддержка популярных моделей многовекторного поиска, включая ColBERT
🔸 Два режима генерации FDE: для запросов и документов
🔸 Поддержка методов снижения размерности, таких как AMS Sketch, для повышения производительности
🔸 В комплекте — полный набор бенчмарков и тестов производительности
Проект содержит подробное руководство по алгоритму и тесты производительности — можно сразу использовать для оптимизации поисковых систем в продакшене.
📁 Language: #Python (100.0%)
⭐️ Stars: 177
➡️ Cсылка на GitHub
📱 @git_developer
MUVERA-PY — высокоэффективный алгоритм многовекторного поиска на GitHub, позволяющий быстро и точно искать по огромному количеству документов.
Это Python-реализация алгоритма Google FDE, которая с помощью техники фиксированного кодирования по размерности сжимает сотни векторов в один, ускоряя поиск более чем в 8 раз.
Ключевые особенности:
Проект содержит подробное руководство по алгоритму и тесты производительности — можно сразу использовать для оптимизации поисковых систем в продакшене.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤3👍3