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paper-qa

基于文档的智能问答系统 实现精准信息检索和回答生成

paper-qa是一款轻量级文档问答工具包,专门从PDF和文本文件中提取信息并生成回答。通过文档嵌入、向量搜索和摘要生成等技术,结合大型语言模型,paper-qa能够提供高质量且有据可依的回答。支持OpenAI、Anthropic等多种嵌入和语言模型,并可集成本地托管模型。工具提供异步API,支持自定义文档添加和引用格式推断,还可整合外部向量存储。这些特性使paper-qa成为科研和信息检索领域的实用解决方案。

paper-qa - 高效PDF与文本文件问答工具
GithubLLMOpenAIPDF解析PaperQAlangchain开源项目
PaperQA是一款轻量级工具,专为从PDF和文本文件中进行问答设计,通过内嵌引用确保答案准确。默认使用OpenAI Embeddings,支持与langchain和开源模型结合。其流程包括文档向量化、查询向量化、文档搜索、摘要生成、相关摘要选择,并生成最终答案。PaperQA支持异步操作,兼容多种LLM,并提供多种自定义和扩展选项,如本地向量存储和Zotero数据库集成,是科研人员高效处理文档问答的理想选择。
S2QA - 基于语义学者的研究论文智能问答系统
GPT-4GithubS2QASemantic Scholar开源项目自然语言处理问答系统
S2QA是一个基于语义学者和OpenAI技术的研究论文智能问答系统。该系统支持Ollama和llama-index等技术,提供全文搜索和聊天界面功能。S2QA能自动搜索和重排相关论文,利用GPT-3生成答案。它为研究人员提供了快速获取学术文献关键信息的工具,有助于提高研究效率。
AnyQuestions.ai - 智能文档问答工具,快速获取精准信息
AI工具AI问答AnyQuestions.ai学习辅助文档分析隐私保护
AnyQuestions.ai是一款智能文档问答工具,可处理PDF、视频和网站内容。它基于用户上传的资料提供精准答案,并标注信息来源。这不仅节省时间,还确保回答可靠。系统采用安全存储方式,遵循GDPR和ISO 27001标准。AnyQuestions.ai基于多所知名大学认可的Revision.ai引擎开发,为学习和研究提供高效支持。
drqa - 结合Langchain与大型语言模型实现文档问答
GPT-3GithubLangChainPDF文档Qdrant开源项目问答系统
该项目构建了一个结合Langchain与大型语言模型(如OpenAI的GPT-3)的问答系统,旨在准确回答问题。系统前端采用React/Typescript开发,后端使用FastAPI框架,实现了PDF文档到文本的转换和嵌入处理,同时支持多种文档类型并优化了搜索与检索速度。项目有效减少了API调用成本,并规划了多项未来改进,如流处理、缓存机制、UI优化和长对话的记忆与总结功能。
pdfGPT - 基于GPT的PDF智能问答工具 提高文档阅读效率
GithubOpenAIPDF处理pdfGPT嵌入开源项目语义搜索
pdfGPT是一个开源的PDF文档智能问答工具。它采用文本分割和深度平均网络编码技术,实现PDF内容的语义搜索。通过整合OpenAI功能,pdfGPT生成精确答案并提供页码引用。系统兼容多种模型如GPT-4,同时提供友好界面和API。这一工具显著提高了PDF文档的信息获取效率,适用于研究、学习等多种场景。
primeqa - PrimeQA:多语言问答系统的开源研究和开发平台
GithubPrimeQA信息检索多语言问答开源项目机器阅读理解问题生成
PrimeQA是一个开源平台,帮助研究人员和开发人员训练先进的问答模型。用户可以在PrimeQA上复制NLP会议中的实验,下载预训练模型并应用于自定义数据。该平台支持信息检索、多语言阅读理解、问题生成及检索增强的生成技术。PrimeQA在多个排行榜中名列前茅,整合Transformers工具包以提供强大的问答功能,满足领先的研究和开发需求。
QAnything - 多格式文件支持的本地知识库智能问答系统
BCEmbeddingGithubQAnything大语言模型开源项目文件格式支持知识库问答系统
QAnything是一款支持多种文件格式的本地知识库智能问答系统。该系统可离线安装使用,支持PDF、Word、PPT等多种文件格式,具备数据安全、跨语言问答和海量数据处理能力。通过采用两阶段检索排序技术,QAnything有效解决了大规模数据检索退化问题。系统设计注重易用性,无需复杂配置,可一键安装部署,适合企业级应用场景。
ChatKBQA - 知识库问答的生成,检索框架
GithubKBQALLM开源项目知识库问答知识检索语义解析
ChatKBQA是一个创新的知识库问答框架,采用生成-检索方法。该框架首先利用微调的大语言模型生成逻辑形式,再通过无监督检索替换实体和关系,有效提升了生成和检索效果。ChatKBQA解决了知识检索效率、错误传播和方法复杂性等问题,在WebQSP和CWQ基准测试中展现出优异性能。
ChatPDF - 本地LLM驱动的全能文件检索与问答系统
ChatPDFGithubLLMRAGgradio中英文混合文档开源项目
ChatPDF是一个基于本地LLM的文件检索和知识问答系统,支持包括PDF、docx在内的多种文件格式。系统集成了多项算法优化功能,例如Chinese chunk切分、embedding优化和检索匹配等,致力于提高RAG的准确率。此外,系统通过使用reranker模块和扩展上下文功能优化查询的精确度。基于gradio开发,该系统支持简便的Web服务启动,便于在本地环境搭建和使用。
ArXivQA - 使用自动化问答系统解读最新ArXiv论文
ArXivGithub开源项目文献分析深度学习自动问答语言模型
该平台提供基于最新ArXiv论文的自动化问答功能,覆盖多模态代理、语言不平衡、开源审查等研究领域。利用自然语言处理技术,快速提取论文关键信息,帮助研究人员高效掌握和应用前沿科研成果。项目由Anthropic支持,使用Claude-2.1 API实现问答功能。
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