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LayoutLM文档智能问答模型

LayoutLM文档智能问答模型是一个经过SQuAD2.0和DocVQA数据集微调的多模态模型。它能够准确回答发票、合同等各类文档图像中的问题,支持简单的Python代码调用。该模型为文档信息提取和理解提供了高效便捷的解决方案,适用于多种文档处理场景。

langchain-ask-pdf - 基于Python的自然语言PDF问答应用
GithubLangchainOpenAIPDF处理Streamlit开源项目自然语言
这款Python应用程序读取PDF文档并将其分割成较小文本块,同时使用OpenAI技术创建文本向量表示,针对自然语言提问。本应用找到与提问语义相似的文本块并生成回答。应用还利用Streamlit构建用户界面,借助Langchain处理LLM。
Retrieval-Augmented-Visual-Question-Answering - 细粒度后期交互多模态检索视觉问答系统
FLMRGithub基准测试多模态检索开源项目视觉问答预训练模型
这个项目开发了一个基于细粒度后期交互多模态检索的视觉问答系统。系统在OK-VQA等多个基准数据集上实现了先进的检索和问答性能。它采用模块化架构,包含预训练映射网络、FLMR检索器和BLIP2读取器等关键组件。项目提供完整的代码库,支持训练和评估,并发布了预训练模型和处理后的数据集,便于研究人员进行后续研究。
deepdoctection - 文档AI:基于深度学习的提取与布局分析工具包
GithubOCRdeepdoctection开源项目文档AI模型深度学习
deepdoctection是一个Python库,通过深度学习模型实现文档提取和布局分析,支持对象检测、OCR和文本挖掘。此集成框架结合Tensorflow或PyTorch等库,适用于PDF或扫描图片文档处理,支持文档布局分析、表格识别和文本分类等任务,致力于解决实际应用问题,是文档处理领域开发者的理想选择。
llava-v1.6-34b-hf - 图像与文本交互的多模态AI模型
GithubHuggingfaceLLaVa-NeXTNous-Hermes-2-Yi-34B光学字符识别多模态聊天机器人开源项目模型视觉指令微调
LLaVa-NeXT模型结合大规模语言模型与视觉编码器,通过提高图像分辨率和优化数据集,增强了OCR和常识推理能力,适用于多模态对话应用场景。支持图像字幕生成和视觉问答,提供双语功能与商业许可保障。
documate - 智能文档问答工具 实时生成AI回答
DocumateGithub实时回答开源工具开源项目文档嵌入AI对话自定义集成
Documate是一款开源的AI对话工具,专为文档网站设计。它可无缝集成到VitePress、Docusaurus等多种文档平台,无需AI或LLM专业知识即可部署。Documate利用现有内容实时生成回答,为用户提供类似ChatGPT的智能问答体验。该工具易于集成,完全可控和可定制,用户可掌握数据所有权并自由选择索引内容。
llm-search - 支持多格式文档和语义重排搜索功能的问答系统
GithubpyLLMSearch大型语言模型开源项目文档嵌入混合搜索语义搜索
llm-search是一款高效的问答系统,提供简易的YAML配置和与多个本地文档集的交互能力。特色包括优化的文档解析、结合HyDE技术提高搜索结果的准确性和相关性的混合搜索、聊天历史、深度链接、重新排名和定制嵌入等。适用于各类大型语言模型,如OpenAI或本地方案,提供高度定制化。此外,系统能够生成高质量的密集和稀疏嵌入,以优化搜索效果,支持多查询和与其他LLM平台的互操作性。
LLaVAR - 优化视觉指令微调的文本丰富图像理解模型
GithubLLaVAROCR能力多模态大语言模型开源项目文本丰富图像理解视觉指令微调
LLaVAR项目致力于增强大型语言模型对文本丰富图像的理解能力。通过改进视觉指令微调方法,该项目显著提升了模型在OCR相关任务上的表现。LLaVAR开源了模型权重、训练数据,并提供了环境配置、训练脚本和评估方法,为相关研究和开发提供了全面支持。
multi-qa-MiniLM-L6-dot-v1 - 多语言句子相似度模型,支持语义搜索
GithubHuggingfacemulti-qa-MiniLM-L6-dot-v1句子嵌入句子相似度开源项目模型自监督对比学习语义搜索
multi-qa-MiniLM-L6-dot-v1是一个专为语义搜索设计的句子嵌入模型,将文本转化为384维的密集向量。此模型训练于215M个问题和答案对,可处理多种数据来源。用户可通过sentence-transformers轻松加载模型进行查询和文档编码,从而计算点积相似度分数,实现相关性排序。除了基础功能外,该模型同样支持HuggingFace Transformers的复杂上下文嵌入处理,能有效提升语义搜索效率,适用于不超过512词片的文本。
ScienceQA - 多模态推理与思维链技术在科学问题回答中的创新应用
GithubScienceQA人工智能多模态推理大语言模型开源项目科学问答
ScienceQA项目结合多模态推理和思维链技术,开发了一个包含图像和文本的大规模科学问题数据集。通过利用GPT等先进语言模型,该项目在科学问题回答任务中实现了高达96%的准确率。ScienceQA已被多家机构采用,并在多个顶级学术会议上展示,展现了其在科学教育和人工智能领域的应用潜力。
LLaVA-Med - 生物医学视觉语言模型助力图像分析与智能问答
GithubLLaVA-Med多模态大语言模型开源项目生物医学视觉问答
LLaVA-Med是一个针对生物医学领域的大规模语言和视觉模型。该模型通过课程学习方法对LLaVA进行了生物医学领域适应,在PathVQA和VQA-RAD等开放式生物医学问答任务中表现优异。LLaVA-Med支持多模态对话和视觉问答,为生物医学视觉语言处理研究提供了有力工具。需要注意的是,此模型仅供研究使用,不适用于临床决策。
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