Databerry一用于构建自定义 LLM 代理的无代码平台

Databerry是一款跟Chatbase相近的AI产品，它可以将 GPT 连接到任何数据源，只需两次点击即可部署一个使用自己数据的机器人，且无需mofa 。

Databerry提供了一个用户友好的解决方案，无需任何技术知识即可在你的个人数据上快速设置语义搜索系统。

无需代码，可以从各种来源加载数据，包括原始文本、网页、文件(如Word、Excel.PowerPoint、PDF、Markdown、纯文本等)，并且即将支持从网站、Notion、Airtable等数据源加载数据。

同时还提供反向连接到 ChatGPT 的插件，无需自己编写代码即可将自己的数据连接到 ChatGPT。

提供了统计功能(即将推出)，可以获取用户与插件互动的方式情况和统计数据。

并目支持数据和API集成，可以构建高度集成的LLM代理，为无限应用打开可能性的大门。

还可以轻松地将自己的A聊天机器人集成到slack、Whatsapp和其他平台，在自己喜欢的渠道上与观众互动。

实例：
 建立基于个人数据的语义搜索系统，将个人数据集成到大型语言模型中，为新的人工智能时代准备数据，使用 ChatGPT 与你的数据聊天。

Githubn项目 : https://github.com/gmpetrov/databerry 
如果打不开Github的，可以使用 Watt Toolkit ( 原Steam++ ) ：https://steampp.net/download 加速Github。

Databerry : https://www.databerry.ai/

首先进入Github项目(也可直接点击上方Databerry链接)，下滑到自述文件处，点击Databerry蓝字超链进入官网，

然后点击 立即开始/登入，使用QQ邮箱接收验证后注册登录Databerry官网。

  

接下来就开始实现两步构建成功，只需要在“agents”栏，点击右方“new agent”创建。

然后给项目取名、选描述，其他的可以默认或者根据自己需求自定义，还有提示模板教程，最后点
击确定即可。

 

这样就创建成功了，现在来看看会话效果，不难看出效果还是蛮不错的，正常的交流提问写文章都能胜任，并且每个回答的末尾处，都有数据来源超链。

如果还想深研究其他功能的，可以结合Github项目里的自述文件、文档、本地运行项目等相关内容，在部署、设置栏里自定义调整即可。