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storm

基于网络搜索的多视角问答主题大纲生成

STORM 是一个基于大语言模型的系统,通过互联网搜索生成类似维基百科的文章。该系统分为预写和撰写两个阶段,通过多视角提问和模拟对话自动化研究过程中的问题生成,从而提升文章的深度和广度。最新更新包括支持用户自定义文件的 VectorRM、新的开发者演示界面以及对 Bing 搜索的支持。该系统适用于知识探索和维基百科编辑的预写阶段。通过 pip 安装知识风暴库以体验 STORM 的知识探索功能。

Awesome-Story-Generation - 大语言模型推动故事生成技术进步与前沿研究
Github人工智能大型语言模型开源项目故事生成文本生成自然语言处理
该项目汇集了故事生成和讲故事领域的关键论文,聚焦大语言模型时代的最新研究。内容覆盖情节发展、写作风格、角色塑造等多个方面,按时间顺序呈现并附带引用计数。项目还包括文献综述和公共资源,为研究者和实践者提供全面参考。
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。
rag-stack - 基于RAG技术的企业级智能问答平台
GithubRAGstack企业知识库向量数据库开源LLM开源项目检索增强生成
RAGstack是一个基于检索增强生成(RAG)技术的企业级智能问答平台。该项目支持Llama 2、Falcon和GPT4All等开源大语言模型,利用Qdrant向量数据库实现高效文档检索。RAGstack提供简洁的服务器和用户界面,支持PDF文档上传和智能问答。系统可在本地运行,也可轻松部署到各大主流云平台,为企业提供安全可控的私有化知识问答解决方案。
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。
Stormi.ai - Stormi.ai托管服务临时维护页面
AI工具DNS设置IP地址服务器配置网站故障网站迁移
Stormi.ai是一个专业的托管服务平台,目前显示临时维护页面。可能原因包括IP地址变更、服务器配置调整或网站迁移。页面提供了联系信息和可能的故障原因分析,有助于网站所有者快速解决访问问题。这表明Stormi.ai正在进行系统优化,以提供更稳定的服务。
TempestV0.1 - 基于600万图像数据的超高分辨率AI生成引擎
GithubHuggingfaceTempestV0.1人工智能模型图像生成开源项目模型深度学习高分辨率
TempestV0.1是一个基于600万张高质量图像数据集训练的AI图像生成模型。它支持1400x2100至4800x7200的超高分辨率输出,经过300万次迭代训练,在细节和纹理表现上有出色表现。该模型提供Base和Artistic两个版本:Base版本生成连贯的图像,Artistic版本则具有更强的艺术表现力。TempestV0.1适用于需要高分辨率、高质量图像输出的各种场景。
WebGLM - 一个结合网络搜索与信息检索的高效问答系统
ChatGLM2-6BGLMGithubWebGLM人工智能开源项目问答系统
WebGLM是一个结合网络搜索与信息检索的高效问答系统,利用10亿参数的GLM生成准确答案。系统提升了性能,通过长上下文处理和人类偏好评分机制优化用户体验,支持多平台部署与扩展,提供流畅、实时的交互。
mlong-t5-large-sumstew - 多语言长文本抽象概述模型,适用于生成标题和摘要
GithubHuggingfacemLong-T5-large-sumstewtitle生成transformers多语言开源项目摘要生成模型
这款多语言抽象概述模型支持处理长达16k输入标记的文档,擅长生成标题和摘要。在sumstew上训练,samsum数据集ROUGE-1得分为29.7108,其文本概述能力优异。可通过transformers库轻松集成,支持基础与高级配置的调用,优化内容生成过程。模型验证完整可靠,适用于多场景下的内容生成和信息提取。
doc-story-generation - 基于详细大纲控制的长篇故事生成系统
DOCGithub人工智能大语言模型开源项目故事生成文本一致性
DOC是一个基于详细大纲控制的长篇故事生成系统。它结合GPT-3和OPT-175B等大型语言模型,通过计划生成、大纲控制和重排序技术,可创作平均3500多字的故事。相比前代系统,DOC生成的内容在连贯性、相关性和趣味性方面均有提升,为AI辅助创作提供了新思路。
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。
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