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DataChad

利用嵌入技术、向量数据库和大型语言模型的数据问答应用

DataChadlangchainsembeddingsvector数据库大语言模型Github开源项目

DataChad是一个利用嵌入技术、向量数据库和大型语言模型的应用。用户可以上传文件、路径或URL，创建知识库和智能FAQ。系统将数据拆分为文本块嵌入，并存储在activeloop的数据库中。使用选择的LLM模型和知识库进行相似性搜索，生成最佳答案。应用支持本地和流式部署，提供详细配置选项与用户贡献功能。

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介绍相关项目
question_extractor - 自动从文本数据中提取问答对的开源项目
GithubOpenAI APIQuestion Extractor大语言模型开源项目文档处理问答对生成
question_extractor是一个开源项目，能够自动从文本数据中提取问答对。它利用ChatGPT处理大量文档，快速生成可用于训练语言模型的数据集。该项目支持并行处理，可以有效处理长文本，适用于各种文档类型。对于需要构建专业领域问答数据集的研究人员和开发者，question_extractor提供了一个高效、自动化的解决方案。
second-brain-agent - AI驱动的个人知识管理系统
AIChromaDBGithubLangChainSecond Brain个人知识管理开源项目
Second Brain AI agent是一款基于人工智能的个人知识管理系统。它能自动索引Markdown文件、PDF、视频和网页内容，并利用OpenAI大语言模型和LangChain框架提供智能搜索和问答功能。该系统帮助专业人士、学生和研究者高效组织和利用信息，提升工作效率和创造力。通过构建'第二大脑'，Second Brain AI agent为用户提供了一种创新的知识管理方式。
llm-data-creation - 大型语言模型驱动的自动数据生成框架
EMNLPGithub大语言模型开源项目微调数据创建评估
llm-data-creation是一个基于大型语言模型的数据生成框架。该项目仅需一个格式示例即可创建多种问答任务的合成数据，通过迭代过程生成更多相同格式的数据。这一方法特别适用于缺乏人工标注数据的场景。项目提供完整的数据创建、模型微调和评估流程，在10个公开基准数据集上的评估显示出优秀的跨域性能。
TriviaAnsweringMachineREAL - 开发智能问答求解平台以应对学术问答挑战
GithubHuggingfaceQuiz bowl多样性开源项目模型竞赛问答系统问题写作
本项目旨在开发一个AI问答系统，通过解决学术竞赛中的问题来迎接挑战。参与者可以提交模型进行对比，并开发具有难度的对抗性问题，覆盖领域包括艺术、文学和科学。项目鼓励使用外部数据和软件，并在Dynabench平台进行模型评估，推动数据资源共享。除了取得排行榜领先以外，项目还包括撰写多领域的对抗性问题，测试现代NLP系统的局限性，同时保证问题的事实准确性和多样性，以便评估人类与计算机的解题准确性差距。
畅问AI - 专业多领域AI智能咨询平台，提供精准解答
AI咨询AI工具专家助手平台大模型畅问AI知识库
畅问AI整合大量行业专家知识，提供精准在线咨询服务。支持多种AI大模型，覆盖财经、科技、医疗和教育等领域，通过更新的专业知识满足职场和生活需求，实现问题的快速解决。
chug - 多模态数据训练的高效开源库
Chugging DataGithubHugging Face datasetswebdataset多模态数据训练开源项目数据处理库
chug是一个面向多模态数据训练的开源库,集成了webdataset和Hugging Face datasets的高效数据处理流程。它支持图像、文档和文本任务,提供实时PDF解码、灵活数据加载和预处理功能,并为文档阅读、视觉问答等任务设计了专用管道。尽管处于alpha阶段,chug已在多个PDF数据集上测试,可为大规模多模态模型训练提供有力支持。
chatglm-6b - 中英双语开源对话模型实现低显存本地部署
AI技术ChatGLM-6BGithubHuggingface中英双语开源开源项目模型语言模型
该模型是一个基于 GLM 的中英双语开源对话工具，拥有 62 亿参数，通过量化技术实现低显存要求，适合消费级显卡本地部署。专注于中文问答及对话功能，具有监督微调和人类反馈强化学习功能。升级版提供更高性能和效率，研究者可完全开放使用，而商用需要填问卷。
langchain-chatbot - 利用Langchain和Streamlit打造多样化聊天机器人
GithubLLMLangchainStreamlit应用开发开源项目聊天机器人
该开源项目展示了如何使用Langchain和Streamlit创建多功能聊天机器人。项目涵盖基础对话、上下文感知、互联网访问、文档查询、SQL数据库交互和网站内容交互等应用场景。提供完整代码实现和在线演示，支持本地运行及Docker部署。对于想要学习如何利用语言模型构建实用AI应用的开发者来说，这是一个很好的参考资源。
xlm-roberta-large-squad2 - XLM-RoBERTa大型模型在多语言环境中的高效问答表现
GithubHaystackHuggingfacexlm-roberta-large多语种开源项目机器学习模型问答
XLM-RoBERTa大型模型经过SQuAD 2.0训练，支持多语言提取式问答。结合Haystack和Transformers框架，适用于大规模文档问答。模型评估显示其精准度和F1分数较高，尤其在无答案场景中表现突出，且支持FARM和Transformers间灵活切换。
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