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。

roberta-large-squad2 - 基于RoBERTa的大规模抽取式问答模型

GithubHuggingfaceSQuADroberta-large开源项目机器学习模型自然语言处理问答系统

roberta-large-squad2是一个在SQuAD 2.0数据集上微调的大规模抽取式问答模型。该模型基于RoBERTa架构，在多个问答任务中表现优异，包括SQuAD v2和对抗性问答等。它能够处理可回答和不可回答的问题，适用于广泛的问答应用场景。开发者可以通过Haystack或Transformers库轻松集成此模型，构建高性能的问答系统。

chatgpt-custom-knowledge-chatbot - OpenAI GPT-3.5驱动的自定义知识库问答机器人

ChatGPTGPT-3.5GithubMIT授权OpenAI开源项目知识库聊天机器人

构建一个基于OpenAI GPT-3.5模型的自定义知识库聊天机器人。浏览代码，安装依赖，设置OpenAI API密钥，添加文本文档，即可运行机器人。项目使用Llama Index和LangChain技术，实现高效智能问答。欢迎贡献代码改进项目，遵循MIT许可证。作者Robin de Koster。

roberta-base-squad2 - 使用SQuAD 2.0数据集微调的RoBERTa英文抽取式问答模型

GithubHaystackHuggingfaceRoBERTaSQuAD开源项目模型自然语言处理问答系统

roberta-base-squad2是一个基于RoBERTa模型，在SQuAD 2.0数据集上微调的英文抽取式问答模型。它在SQuAD 2.0验证集上达到79.87%的精确匹配率和82.91%的F1分数。此模型能处理包括无答案问题在内的多种问答任务，适合构建高效问答系统。开发者可通过Haystack或Transformers库便捷地集成该模型进行问答应用开发。

llm-zoomcamp - 十周课程教你构建AI问答系统

AI系统GithubLLM Zoomcamp在线课程大语言模型开源项目问答系统

LLM Zoomcamp是一个十周免费在线课程，聚焦LLM实际应用。课程教授如何构建基于知识库的AI问答系统，内容包括LLM和RAG简介、开源LLM、向量数据库、评估监控、LLM编排等。由业内专家指导，适合具备编程基础的学习者。通过实践项目，学员能掌握构建AI系统的实用技能。

nanoPerplexityAI - 轻量级AI搜索问答系统

GithubGoogle搜索Python代码nanoPerplexityAI大语言模型开源实现开源项目

nanoPerplexityAI是一个开源项目，通过简洁的Python代码复现了perplexity.ai的核心功能。该系统整合大型语言模型与Google搜索，提供带引用的智能问答服务。其架构涵盖查询分析、网页搜索、上下文构建和答案生成。项目特点包括易于部署、使用简单，并支持多种答案可视化方式，为开发者和研究人员提供了探索AI辅助搜索的便捷工具。

gpt_paper_assistant - 基于 GPT4 的个性化 ArXiv 纸质助手机器人

Arxiv扫描器GPT4GitHub ActionsGithub学术论文开源项目论文筛选

项目'gpt_paper_assistant'通过GPT4技术和作者匹配自动化扫描ArXiv，每日更新并支持将信息推送至Slack或GitHub Pages。其精准的筛选功能有效降低成本，提高科研效率，特别适合计算机语言处理领域的科研人员和技术专家。

chatbot-api - 基于ChatGPT的智能问答系统开源项目

AI问答助手ChatGPTGithubJavaSpringBoot开源项目

基于SpringBoot和DDD架构，集成ChatGPT API实现智能问答功能。涵盖爬虫接口、AI对接、镜像打包和Docker部署等完整流程，为Java开发者提供学习价值。通过自动回复技术问题提高知识星球效率，是一个小巧精悍的实用项目。

chatpdflike - 基于OpenAI大语言模型API的端到端文档问答功能

Githubchatpdflikeembeddinggpt-turboopenai大语言模型开源项目

chatpdflike项目实现了基于OpenAI大语言模型API的端到端文档问答功能。流程包括文本切割、用户提问、向量搜索和gpt-turbo调用。用户需要配置OPENAI_API_KEY并运行代码，项目提供了详细的安装步骤和效果演示。

chameleon-llm - 插件式组合推理框架增强LLMs功能

ChameleonGPT-4GithubLarge Language ModelsScienceQATabMWP开源项目

Chameleon框架集成了多种工具，如视觉模型、Web搜索引擎和Python函数，提升了大型语言模型（LLMs）的推理能力。基于GPT-4的自然语言规划，Chameleon能够精准推理工具的组合和执行顺序。在ScienceQA任务中，Chameleon的准确率为86.54%，领先当前模型11.37%；在TabMWP任务中，整体准确率达98.78%。其模块化设计和灵活工具调用机制使其适用于各种复杂任务。

llamabot - LlamaIndex打造智能Slack机器人实现高效对话与信息检索

GenAIGithubLlamaIndexQdrantSlackbot开源项目检索增强

LlamaIndex项目展示了构建基于检索增强生成的Slack机器人的方法。该机器人可监听对话、学习知识并回答问题。它使用向量存储索引技术,实现增量学习和持久化存储,还能根据消息时间分配权重。这一智能助手有助于团队高效检索和利用历史对话信息。

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