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如您所見，人工智能（AI）應用在近年來得到了長足的發展。從語音助手到軟件開發，人工智能已在我們的生活中無處不在，并得到了廣泛應用。下面，我將為您介紹25個開源項目，您可以用它們來制作自己的人工智能應用程序，并使其更上一層樓。
1.Taipy -將數據和人工智能算法轉化為可投入生產網絡的應用
作為一個開源的Python/ target=_blank class=infotextkey>Python庫，Taipy（https://Github.com/Avaiga/taipy）提供了假設分析、智能管道執行、內置調度和部署工具等功能，可用于輕松地進行端到端的應用開發。例如，它可以為基于Python的應用，創建圖形化的用戶界面，并改進數據流的管理。同時，您可以用其繪制數據集的圖表，并使用類似圖形化用戶界面的滑塊，讓用戶可以選擇使用其他實用的功能，來處理數據。
在不犧牲性能的情況下，Taipy提供了友好的用戶界面、高效的數據處理能力、以及良好的易用性。您只需通過命令：pip install taipy，來完成安裝。同時，Taipy也能利用各種代碼庫，來簡化開發并增強功能。
目前，Taipy發布了最新版本為v3.1（https://docs.taipy.io/en/latest/relnotes/）。該版本的多功能部件對象實現了html或Python對象的可視化。這意味著Folium（https://python-visualization.github.io/folium/latest/）、Bokeh（https://bokeh.org/）、Vega-Altair（https://altair-viz.github.io/）和Matplotlib（https://matplotlib.org/）等代碼庫現在都可以被用于可視化。同時，它提供了對Plotly Python（https://plotly.com/python/）的原生支持，使得繪制圖表變得更容易。
在利用分布式計算提高性能的同時，Taipy及其所有依賴項都能與Python 3.12完全兼容，以便用戶在Taipy的項目中使用最新的工具和代碼庫。請閱讀文檔-- https://docs.taipy.io/en/latest/，以獲得更多介紹。
下圖展示的是其聊天界面（https://docs.taipy.io/en/release-3.1/gallery/llm/5_chatbot/）。該演示使用了OpenAI的GPT-4 API，生成對消息的回復。您可以通過更改代碼，以使用其他的API或模型。
下圖展示的是由Taipy團隊提供的、可用于加速Taipy應用構建的、另一個名為Taipy Studio（https://docs.taipy.io/en/latest/manuals/studio/）的VSCode擴展功能。
當然，您也可以為自己的應用選用Taipy的云部署。如果您想了解其代碼庫結構，可以閱讀HuggingFace的《使用Taipy創建Python語言的大模型Web界面（https://huggingface.co/blog/Alex1337/create-a-web-interface-for-your-llm-in-python）》一文。
在教程資源方面，Taipy提供了10多個帶有代碼和文檔的演示教程，可供您學習。例如：
- Covid儀表板（https://covid-dashboard.taipy.cloud/Country）
- Tweet的生成（https://tweet-generation.taipy.cloud/）
- 數據可視化（https://production-planning.taipy.cloud/Data-Visualization）
- 實時人臉識別（https://face-recognition.taipy.cloud/）
2.Supabase - Firebase的開源替代品
要構建人工智能應用，您往往需要一個后臺，而Supabase（https://github.com/supabase/supabase）正是可以滿足此需求的優秀后臺服務提供商。
通過參考相關文檔（https://supabase.com/docs），您可以從如下npm命令(Next.js)開始安裝Supabase：
