S2QA

基于语义学者的研究论文智能问答系统

S2QA Semantic Scholar GPT-4 自然语言处理问答系统 Github 开源项目

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。

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

GithubLLMPaperQA嵌入式向量开源项目异步处理文献问答

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。

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

ResearchGPT - 基于大型语言模型的智能研究论文对话系统

AI助手AI工具PDF分析ResearchGPT自然语言处理论文对话

ResearchGPT是一款基于大型语言模型的智能研究助手，实现了与学术论文的自然对话。系统可从PDF文件提取文本并创建嵌入，利用OpenAI API生成精准回答，同时提供来源引用和页码。这种创新的交互方式有助于更高效地探索和理解学术文献，显著提升研究效率。ResearchGPT为学者和研究人员提供了一个强大的辅助工具，简化了文献阅读和分析过程。

Llama3-ChatQA-1.5-8B - 强化对话问答和检索增强生成的高性能AI模型

GithubHuggingfaceLlama3-ChatQA-1.5人工智能开源项目检索增强生成模型自然语言处理问答系统

基于Llama-3开发的大语言模型，专注于优化对话式问答和检索增强生成能力。模型提供8B和70B两个版本，采用改进的训练方案，增强了表格理解和算术计算能力。在ChatRAG Bench评测中，模型在多个数据集上表现优异，尤其擅长处理上下文对话和文档检索。支持完整文档输入和分块检索两种使用方式，适用于多种对话问答场景。

t5-small-squad-qag - 基于t5-small的文本智能问答生成系统

GithubHuggingfaceSQuAD数据集T5模型lmqg开源项目模型自然语言处理问答生成

t5-small-squad-qag是一个经过优化的英文智能问答系统，通过lmqg/qag_squad数据集训练，BERTScore评分达92.76%。系统支持lmqg和transformers库集成，可实现文本分析和问答对自动生成，主要应用于教育和内容创作领域。

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。

Semantic Scholar - 智能科研文献搜索与分析平台

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Semantic Scholar是一款免费的科研文献搜索和分析平台，由先进的人工智能技术驱动。它通过语义分析理解科学文献，帮助学者快速发现相关研究。平台收录超2.2亿篇跨学科论文，提供语义阅读器和开放API。Semantic Scholar致力于通过丰富的上下文信息，让科研阅读更便捷、更深入，为研究人员提供强大的文献发现和分析支持。

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。

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。

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