探索谷歌的奇妙世界:Actions on Google Facts About Google 开源项目
在技术日新月异的今天,与人工智能进行互动已成为日常生活的一部分。而Actions on Google Facts About Google这个开源项目,恰好为我们提供了一个独特的方式,让我们能够通过Google Assistant了解关于谷歌的各种有趣事实。这款应用不仅展示了Actions on Google平台的强大功能,还提供了自定义实体、上下文、深度链接和富响应等特性。
项目介绍
Actions on Google Facts About Google是一个基于Node.js客户端库构建的示例应用,利用了Firebase Cloud Functions进行部署。它旨在帮助开发者学习如何利用Actions on Google来创建丰富多样的对话体验。该应用内置了一系列关于谷歌的知识点,只需简单的语音指令,就能为你揭示谷歌背后的秘密。
项目技术分析
此项目的核心在于其对Actions on Google特性的充分利用。首先,它使用了自定义实体,允许用户以自然语言提问,提高了交互的亲和力;其次,通过上下文管理,确保了对话的连贯性;再者,深度链接使得用户可以直接进入特定的话题;最后,丰富的响应形式,如语音和文本,增强了用户体验。
此外,项目采用了Firebase Cloud Functions作为后端服务,这是一种无服务器计算模型,可以自动化处理事件并按需运行代码,极大地简化了部署流程。
应用场景
无论是智能家居设备上的Google Assistant,还是手机上的Google应用,你都能使用此项目来获取关于谷歌公司的有趣信息。例如,在家庭聚会上,你可以让Google Assistant分享一些关于谷歌历史的小故事;或者在闲暇时,与Google Assistant进行互动式问答,提升你的科技知识。
项目特点
- 易上手:详细的设置指南和示例代码,适合初学者快速入门。
- 功能强大:涵盖了Actions on Google的主要特性,包括自定义实体、上下文管理和富响应。
- 实时更新:使用Firebase Cloud Functions进行自动部署,保证信息的最新性。
- 测试友好:包含了单元和集成测试,方便开发者进行功能验证和性能优化。
- 社区支持:拥有丰富的参考资料和活跃的社区,为开发过程中的问题提供解答。
如果你是Google Assistant的爱好者,或是寻求构建智能助手应用的开发者,Actions on Google Facts About Google无疑是一个值得尝试的项目。立即行动,加入我们的开发者行列,一起探索人工智能的无限可能!
PaddleOCR-VL
PaddleOCR-VL 是一款顶尖且资源高效的文档解析专用模型。其核心组件为 PaddleOCR-VL-0.9B,这是一款精简却功能强大的视觉语言模型(VLM)。该模型融合了 NaViT 风格的动态分辨率视觉编码器与 ERNIE-4.5-0.3B 语言模型,可实现精准的元素识别。Python00- DDeepSeek-V3.2-ExpDeepSeek-V3.2-Exp是DeepSeek推出的实验性模型,基于V3.1-Terminus架构,创新引入DeepSeek Sparse Attention稀疏注意力机制,在保持模型输出质量的同时,大幅提升长文本场景下的训练与推理效率。该模型在MMLU-Pro、GPQA-Diamond等多领域公开基准测试中表现与V3.1-Terminus相当,支持HuggingFace、SGLang、vLLM等多种本地运行方式,开源内核设计便于研究,采用MIT许可证。【此简介由AI生成】Python00
openPangu-Ultra-MoE-718B-V1.1
昇腾原生的开源盘古 Ultra-MoE-718B-V1.1 语言模型Python00ops-transformer
本项目是CANN提供的transformer类大模型算子库,实现网络在NPU上加速计算。C++0118AI内容魔方
AI内容专区,汇集全球AI开源项目,集结模块、可组合的内容,致力于分享、交流。02Spark-Chemistry-X1-13B
科大讯飞星火化学-X1-13B (iFLYTEK Spark Chemistry-X1-13B) 是一款专为化学领域优化的大语言模型。它由星火-X1 (Spark-X1) 基础模型微调而来,在化学知识问答、分子性质预测、化学名称转换和科学推理方面展现出强大的能力,同时保持了强大的通用语言理解与生成能力。Python00GOT-OCR-2.0-hf
阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00- HHowToCook程序员在家做饭方法指南。Programmer's guide about how to cook at home (Chinese only).Dockerfile011
- PpathwayPathway is an open framework for high-throughput and low-latency real-time data processing.Python00
项目优选









