AI 资源库 · 已整理 13 项
查看与streamlit相关的 AI 资讯、工具、Skill、工作流和开源项目。
dhanyashree-mn/research-paper-rag-qa · RAG system for semantic search over academic PDFs — LangChain, FAISS, Streamlit
该项目是一个面向学术论文 PDF 的检索增强（RAG）语义搜索工具：逐页解析 PDF，将文本切分为带重叠的片段，使用 sentence-transformers/all-MiniLM-L6-v2 生成归一化向量并存入 FAISS 索引，再通过 Streamlit 界面用自然语言查询返回最相关的段落及来源文件与页码。项目刻意只做检索、不做答案生成，以保证每条结果可追溯到原文页面、避免内容幻觉；仓库包含作者硕士阶段的示例 PDF。
arashshams/Insurance-Policy-RAG · A RAG assistant that answers plain-English questions about an insurance policy PDF, grounded in the document and cited by page. Built with Gemini embeddings, ChromaDB, and a Streamlit app you can try live.
该项目是一个面向单一保险保单 PDF 的检索增强生成（RAG）问答助手，能够用自然语言回答保险条款问题，并基于文档内容给出页码引用，在文档未覆盖时明确回答“我不知道”。系统使用 Gemini 嵌入模型生成向量，存入 ChromaDB，通过 Streamlit 提供可在线试用的界面，同时也提供 FastAPI 后端和可导入的 Python 管道。项目包含评估工具，覆盖拒答、检索命中率、引用准确性等指标，并支持上传自己的保单 PDF 进行问答。
Pedrosasouza/AcademicFlow-Agent · Agente autônomo com LangGraph/ReAct para gestão acadêmica — Ollama + Llama 3.2
基于 ReAct 模式与 LangGraph 构建的协同智能体，用于学术活动（课程周、研讨会、工作坊）的规划管理。它可依据对话自动调用六类工具，登记任务与决策、更新活动规划文档章节、汇总项目看板，并通过 PostgreSQL 与 pgvector 对校内规章和公告进行语义检索。系统提供 Streamlit 网页界面与命令行界面，支持按活动或房间隔离数据，并以本地 Ollama 模型（llama3.2 与 nomic-embed-text）驱动对话与向量检索。
mattxhl/enterprise-ai-portfolio · create a separate portfolio reposotory. Recruiters can then view it without credentials and cannot modify it unless you grant access. Keep your existing development repository private.
该项目是一个用于求职展示的作品集仓库，演示一个企业 AI 智能体如何结合基于证据的知识检索、PostgreSQL 数据、角色授权和证据阈值拒答来回答或拒绝问题。演示包含公开读者问答、角色访问对比（reader、HR reader、HR writer）、带来源引用的检索增强回答、越权访问拒绝，以及上传拒绝与知识摄入流程。技术栈包括 Streamlit 前端、FastAPI、PostgreSQL 与 pgvector、Google Cloud Run、Neon PostgreSQL、Secret Manager 和 Cloud Build 发布校验。README 说明实现、测试与部署配置位于私有开发仓库，使用在线应用需向作者申请演示凭据。
akshayKarai/AI-Code-reviewer · CodeSage is a full-stack AI Code Reviewer that analyses any code snippet and returns structured, actionable feedback. Paste your code, choose your focus areas, and get back a quality score, categorised issues with line references, fix suggestions, and even a refactored snippet.
CodeSage 是一个全栈 AI 代码审查应用：用户粘贴代码并选择审查重点后，后端将结构化提示发送给 Anthropic Claude 模型，返回质量评分（0–100）、按严重程度分类并带行号的问题、修复建议、代码亮点以及可选的代码重构片段，另提供代码解释功能。项目由 FastAPI 后端与 Streamlit 前端组成，支持 16 种语言，并以 REST API 形式提供审查与解释接口。
uroshp/scout-ci · Self-verifying AI competitive intelligence tool for PMM/GTM teams — every claim sourced, unverifiable claims cut and logged.
Agent Scout 是一个面向产品营销（PMM）与上市（GTM）团队的竞争情报工具：给定竞争对手（可选加上自家公司和关注领域），生成包含执行摘要、作战卡（battlecard）、异议处理等内容的战略简报。其特点是每条事实性主张都对照公开来源进行核验，无法核实的内容会被删除并记录在可见的 Cut Log 中；核验过程是确定性的、与模型无关的独立代码重新抓取来源并确认引用证据存在。v2 版本由模型驱动的工具调用循环编排（Opus 编排，Sonnet 子代理研究/核验），作战卡会由每日代理监控并仅在判断变化具有实质性时更新。仓库包含 v1（固定 generate→verify→render 流水线）与 v2（Agent Scout 代理式版本）两代实现，二者各自独立可运行。
w-index-m/market-dashboard · Streamlit market dashboard for JP/US equities — AI multi-agent stock analysis, ROIC-WACC/factor screening, mean-variance portfolio optimization, and trade tracking
基于 Streamlit 的日股与美股市场仪表盘，整合宏观环境、情绪分析、日本股因子分析、AI 多智能体个股诊断与组合建议，以及实际交易记录管理。项目采用三段式 AI 多智能体流水线（宏观分析→个股并行分析→组合组装），在 5 家 AI 提供商间自动降级，并组合 yfinance、Tiingo、FMP、BLS、FRED、J-Quants、Finnhub 等 10 余个外部 API 与数据源。同时提供 ROIC-WACC、均值方差组合优化、ROE vs 资本成本、需给与价格形态筛选等分析工具，并提供公开在线版本。
No-Country-simulation/-G-10-CommunityLab-equipo-9 · Plataforma inteligente multi-agente (LangGraph + Streamlit) para comunidades educativas digitales. Analiza conversaciones orgánicas, automatiza el soporte estudiantil (FAQ) y genera contenido de marketing (UGC) a partir de logros reales.
CommunityLab 是一个基于 LangGraph 与 Streamlit 的多智能体智能平台，面向数字教育社区。其中 Orquestador（编排）智能体负责协调消息处理流程：接收消息、识别相关见证/评价、抽取并结构化信息为 JSON，并生成 LinkedIn 帖子草稿。项目同时涉及学生 FAQ 自动化支持与基于真实成果的 UGC 营销内容生成。当前仓库中该组件处于开发早期，仅完成分支、目录与初步文档，编排器代码集成、安装配置文档与端到端测试均待完成。
timlfg/NEWS-Chatbot · 📰 Summarize Turkish news, answer queries, and perform multilingual tasks with this versatile chatbot powered by FastAPI and Streamlit.
NEWS-Chatbot 是一个面向土耳其语新闻的聊天机器人应用，可对新闻文章生成简洁摘要，并围绕文章内容回答用户提问。项目由 FastAPI 提供后端、Streamlit 构建用户界面，并使用 mT5 模型支持多语言处理；README 面向非编程用户提供了下载安装与使用步骤。
ricoxvl/PMassistance · Product Management AI WorkFlow
PMassistance 是一个基于大语言模型的产品情报演示平台，用于将客户反馈和竞品报告转化为可执行的业务洞察。它通过 Streamlit 仪表板提供客户情绪分析、产品主题识别、优先级问题发现、产品健康评分、竞品基准对比、功能差距分析、投资机会识别和高管建议生成，并包含一个支持自然语言问答的 AI Product Copilot。仓库说明这是演示版本，样本数据均已匿名化或替换为合成数据。
lii-lii321/Math_Tutor_RAG · 📘 基于视觉大模型与 RAG 的智能错题本：AI 拍照录题 · 结构化解析 · 向量检索举一反三 · SM-2 间隔重复复习 | Vision-LLM powered wrong-question notebook with RAG & spaced repetition
MathMaster Edu 是一个智能错题本应用：拍照上传手写作业或试卷照片，由视觉大模型完成结构化解析（考点、分步讲解、答案、难度、易错原因、变式题），配合 ChromaDB 向量检索实现相似题召回与语义搜索，并用 SM-2 间隔重复算法安排复习。项目还提供知识点掌握度画像、学情看板、知识图谱、教师端学生总览、Word 组卷导出、Agent 追问讲题、FastAPI REST 网关与 MCP Server，支持多家 OpenAI 兼容模型提供商及本地 Ollama，未配置 Key 时可进入演示模式。
sbshihab24/AI-Job-Recruitment
这是一个 Streamlit 应用，可导入候选人简历（PDF、DOCX、CSV、Excel 等）并解析岗位描述（文件或直接粘贴），调用 OpenAI Responses API 与 Pydantic 结构化模型，对技能、经验、学历、薪资、地点、语言和证书等维度进行打分，生成优势、缺失要求、风险提示、招聘摘要与建议行动，并支持将候选人、岗位、评分与解释结果导出为 JSON。项目自带大量已知限制说明（如候选人解析提示词复用岗位提示词、XLSX/XLS 未在导入层路由、上传文件不自动删除、缺少 .gitignore 与密钥管理、冒烟脚本会产生真实 API 调用费用、缺少重试与超时处理等），适合作为招聘辅助原型参考，不应用于自动做出最终录用决策。
adimalkar/multimodal-fraud-detector · Multi-agent AI pipeline that detects generative-AI fraud in insurance claims across images, PDFs, and video. A "Jury System" of Qwen-VL vision analysis plus DeepSeek-R1/Qwen/GLM critic agents with majority voting — dashcam-aware, batch-capable, Streamlit UI.
该项目是一个面向保险理赔场景的多智能体 AI 流水线，用于识别图像、PDF 文档和视频中的生成式 AI 伪造内容。其核心是“陪审团系统”架构：由 Qwen-VL-Plus 视觉智能体做取证分析，再把结论交给 Qwen Turbo、DeepSeek R1、GLM 4.6 等评论智能体独立评估并多数投票。功能包括多模态输入（视频通过抽帧）、针对行车记录仪的运动模糊与 AI 平滑伪影区分协议、基于 SQLite 的批量处理，以及 Streamlit 交互式仪表盘。