#问答生成

该项目包含了一系列利用LangChain框架的应用示例，适用于聊天机器人、文本摘要、数据生成、代码理解和问答等场景。项目介绍了与LangChain、OpenAI、Chroma等服务的集成，并提供了代码示例和应用演示，帮助用户更好地掌握相关技术。

该项目是在dicta-il/dictalm2.0-instruct模型上进行了精细调整，专为生成希伯来语的问答对而设计。该模型由Guy Shapira开发，采用Transformer架构，经过合成及现有Q&A数据集的训练进行优化。通过Hugging Face的Transformers库，可以方便地加载并应用该模型以生成问答对。

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。