产品库

智能问答系统，提供深入见解和答案。

Question.ai是一个智能问答系统，能够理解并回答用户的各种问题。它使用先进的自然语言处理技术，提供准确、及时的信息。该系统的主要优点是能够处理复杂的查询，并以易于理解的方式提供答案。它适合需要快速、准确信息的用户，无论是个人还是企业。目前，该产品提供免费试用，但具体的定价信息尚未提供。

智能问答助手，发现问题的答案。

Sensei是一个智能问答助手，能够通过自然语言处理技术，理解用户的问题并提供准确的答案。它结合了最新的人工智能技术，使得用户可以快速获取信息，提高工作效率和学习效率。Sensei的设计背景是满足用户对即时、准确信息的需求，无论用户是学生、研究人员还是普通用户，都能从中受益。产品目前提供免费试用，具体价格和定位根据用户反馈和市场调研进行调整。

基于代理的框架，用于在复杂信息环境中进行关系抽取。

AgentRE是一个基于代理的框架，专门设计用于在复杂信息环境中进行关系抽取。它通过模拟智能代理的行为，能够高效地处理和分析大规模数据集，从而识别和提取实体之间的关系。该技术在自然语言处理和信息检索领域具有重要意义，尤其是在需要处理大量非结构化数据的场景中。AgentRE的主要优点包括其高度的可扩展性、灵活性以及对复杂数据结构的处理能力。该框架是开源的，允许研究人员和开发者自由使用和修改，以适应不同的应用需求。

革命性的检索增强生成系统技术集合。

RAG_Techniques 是一个专注于检索增强生成(Retrieval-Augmented Generation, RAG)系统的技术集合，旨在提升系统的准确性、效率和上下文丰富性。它提供了一个前沿技术的中心，通过社区贡献和协作环境，推动RAG技术的发展和创新。

基于知识图谱的智能问答系统。

Fact Finder 是一个开源的智能问答系统，它使用语言模型和知识图谱来生成自然语言回答和提供证据。该系统通过调用语言模型生成Cypher查询，查询知识图谱以获取答案，并使用另一个语言模型调用生成最终的自然语言回答。Fact Finder 的主要优点包括能够提供透明性，允许用户查看查询和证据，以及通过可视化子图提供直观的证据。

智能问答助手，快速响应各种问题。

Chatgoo是一个智能问答网站，它能够快速地回答用户的各种问题，提供即时的交互体验。该产品背后的技术可能涉及自然语言处理和机器学习，使得它能够理解和回应用户的查询。作为一个聊天工具，它可能具有广泛的应用场景，从日常对话到专业咨询。

基于RAG框架的可靠输入和可信输出系统

GoMate是一个基于Retrieval-Augmented Generation (RAG)框架的模型，专注于提供可靠输入和可信输出。它通过结合检索和生成技术，提高信息检索和文本生成的准确性和可靠性。GoMate适用于需要高效、准确信息处理的领域，如自然语言处理、知识问答等。

统一高效的RAG检索微调和推理框架

RAG-Retrieval是一个全链路的RAG检索微调和推理框架，支持多种RAG Reranker模型的推理，包括向量模型、迟交互式模型和交互式模型。它提供了一个轻量级的Python库，使得用户能够以统一的方式调用不同的RAG排序模型，简化了排序模型的使用和部署。

开源的基于深度文档理解的RAG（检索增强生成）引擎

RAGFlow是一个开源的RAG（Retrieval-Augmented Generation）引擎，基于深度文档理解，提供流线型的RAG工作流程，适用于各种规模的企业。它结合了大型语言模型（LLM）提供真实的问答能力，支持从各种复杂格式数据中引用确凿的引文。

星辰语义大模型，智能对话助手

TeleChat是由中电信人工智能科技有限公司研发的星辰语义大模型，具备强大的对话生成能力，支持多轮对话，适用于多种场景的智能问答和内容生成。模型经过大量高质量中英文语料训练，具备优秀的通用问答、知识类、代码类、数学类问答能力。

用于NASA科学任务的基于RoBERTa的转换模型

nasa-smd-ibm-v0.1是一个基于RoBERTa的编码器转换模型,针对NASA科学任务进行了域适应优化。它在与NASA科学任务相关的科学期刊和文章上进行了微调训练,旨在增强自然语言技术,如信息检索和智能搜索等。该模型具有1.25亿个参数,使用掩码语言模型进行预训练。可用于命名实体识别、信息检索、句子转换、可扩展问答等任务,专门定位于NASA科学任务相关的科学用例。

增强自然语言技术用于NASA科学任务方向的信息检索和智能搜索

nasa-smd-ibm-st是一个基于Bi-encoder的句子转换模型,由nasa-smd-ibm-v0.1编码器模型进行了微调训练。它使用了2.71亿个训练样本以及260万个来自NASA科学任务方向(SMD)文档的领域特定样本进行训练。该模型旨在增强自然语言技术,如信息检索和智能搜索,以应用于SMD的自然语言处理任务。该模型可广泛用于信息检索、句子相似度搜索等NASA SMD相关的科学用例。

OneDrive中的Copilot，文件互动新浪潮

Copilot in OneDrive是微软推出的新功能，它将帮助用户快速从OneDrive中的文件检索信息。这项功能将在2024年4月底开始推出，支持多种文件类型和多种语言，旨在通过自然语言处理技术提升用户与文件的互动效率。

智能问答助手

Ask Seneca是一款智能问答助手，通过自然语言处理技术，为用户提供准确、快速的答案。它具有高效的搜索能力，能够回答各种问题。Ask Seneca定位于提供便捷的知识查询服务，用户可以通过输入问题或关键词来获取相关信息。它可以广泛应用于学习、工作和生活中的各个领域。

一站式AI服务，提供多样化智能解决方案。

GoMaxAI是一个集成了多种AI功能的平台，旨在为用户提供包括3D视频创建、智能问答、AI绘画、文档分析和思维导图等多种智能服务。它通过先进的AI技术，帮助用户在影视制作、设计、艺术创作、信息处理等领域提高效率和创造力。

先进的奖励模型，用于文本分类和偏好判断

Skywork-Reward-Llama-3.1-8B是一个基于Meta-Llama-3.1-8B-Instruct架构的先进奖励模型，使用Skywork Reward Data Collection进行训练，该数据集包含80K高质量的偏好对。模型在处理复杂场景中的偏好，包括具有挑战性的偏好对方面表现出色，覆盖数学、编程和安全性等多个领域。截至2024年9月，该模型在RewardBench排行榜上位列第三。

用于检索和生成结合统计数据的文本模型

DataGemma RIG是一系列微调后的Gemma 2模型，旨在帮助大型语言模型（LLMs）访问并整合来自Data Commons的可靠公共统计数据。该模型采用检索式生成方法，通过自然语言查询Data Commons的现有自然语言接口，对响应中的统计数据进行注释。DataGemma RIG在TPUv5e上使用JAX进行训练，目前是早期版本，主要用于学术和研究目的，尚未准备好用于商业或公众使用。

与文档进行自然语言对话的Python应用

Chat With Your Docs 是一个Python应用程序，允许用户与多种文档格式（如PDF、网页和YouTube视频）进行对话。用户可以使用自然语言提问，应用程序将基于文档内容提供相关回答。该应用利用语言模型生成准确答案。请注意，应用仅回应与加载的文档相关的问题。

股票经纪人人工智能助手，提供专业投资建议。

assistant-ui-stockbroker 是一个股票经纪人人工智能助手，旨在通过人机交互界面提供专业的投资建议。该产品利用先进的自然语言处理技术，结合金融数据和算法模型，为用户提供股票市场的深度分析和投资策略。它不仅能够提供实时的市场动态，还能根据用户的需求定制个性化的投资方案。产品背景信息显示，它是一个开源项目，由Yonom公司开发，采用TypeScript、CSS和JavaScript等技术构建。

多模态大型语言模型，支持图像和文本理解。

Pixtral-12b-240910是由Mistral AI团队发布的多模态大型语言模型，它能够处理和理解图像以及文本信息。该模型采用了先进的神经网络架构，能够通过图像和文本的结合输入，提供更加丰富和准确的输出结果。它在图像识别、自然语言处理和多模态交互方面展现出卓越的性能，对于需要图像和文本同时处理的应用场景具有重要意义。

基于记忆的RAG框架，用于全目的应用

MemoRAG是一个基于记忆的RAG框架，它通过高效的超长记忆模型，为各种应用提供支持。与传统的RAG不同，MemoRAG利用其记忆模型实现对整个数据库的全局理解，通过从记忆中回忆查询特定的线索，增强证据检索，从而生成更准确、更丰富的上下文响应。MemoRAG的开发活跃，不断有资源和原型在此仓库发布。

研究创意生成与项目管理的人工智能工具

AI-Researcher 是一个基于斯坦福大学自然语言处理团队的研究项目，旨在通过人工智能技术辅助研究创意的生成和管理。该工具通过自然语言输入研究主题，输出一系列项目提案，并对其进行排名和过滤，以帮助研究人员快速找到创新且可行的研究点子。它包括相关论文搜索、基于检索的想法生成、想法去重、项目提案生成、项目提案排名和过滤等模块。

Qihoo-T2X，一款针对文本到任意任务的高效扩散变换器模型。

Qihoo-T2X是由360CVGroup开发的一个开源项目，它代表了一种创新的文本到任意任务（Text-to-Any）的扩散变换器（DiT）架构范式。该项目旨在通过代理令牌技术，提高文本到任意任务的处理效率。Qihoo-T2X项目是一个正在进行中的项目，其团队承诺将持续优化和增强其功能。

通过自博弈相互推理，提升小型语言模型的解决问题能力。

rStar是一个自我博弈相互推理方法，它通过将推理过程分解为解决方案生成和相互验证，显著提升了小型语言模型（SLMs）的推理能力，无需微调或使用更高级的模型。rStar通过蒙特卡洛树搜索（MCTS）和人类推理动作的结合，构建更高质量的推理轨迹，并通过另一个类似能力的SLM作为鉴别器来验证这些轨迹的正确性。这种方法在多个SLMs上进行了广泛的实验，证明了其在解决多样化推理问题方面的有效性。

AI驱动的对话式业务分析工具

FineChatBI是帆软推出的一款AI驱动的对话式业务分析工具，它利用Text2DSL技术将用户的自然语言问题转化为可理解、可干预的指令，从而提供可控、结果可信、分析闭环、交互友好的业务分析体验。该产品基于企业级BI能力底座，结合AI技术，大幅降低业务分析门槛，提升企业决策效率。

模块化研究导向的检索增强生成统一框架

RAGLAB是一个模块化、研究导向的开源框架，专注于检索增强生成(RAG)算法。它提供了6种现有RAG算法的复现，以及一个包含10个基准数据集的全面评估系统，支持公平比较不同RAG算法，并便于高效开发新算法、数据集和评估指标。

基于多模态大型语言模型的Discord机器人

PigPig是一个基于多模态大型语言模型（LLM）的Discord机器人，旨在通过自然语言与用户互动。它结合了先进的AI能力和实用功能，为Discord社区提供丰富的体验。

使大型语言模型在长文本问答中生成细粒度引用

LongCite是一个开源的模型，它通过训练大型语言模型（LLMs）来实现在长文本问答场景中生成准确的回答和精确的句级引用。该技术的重要性在于它能够提高问答系统的准确性和可信度，使用户能够验证输出信息的来源。LongCite支持高达128K的上下文长度，并且提供了两个模型：LongCite-glm4-9b和LongCite-llama3.1-8b，分别基于GLM-4-9B和Meta-Llama-3.1-8B进行训练。

利用最小熵耦合隐藏加密信息的自然语言隐写工具

Tomato 是一个隐写工具的概念验证，它利用由 ssokota 提供的最小熵耦合码。该工具通过将隐藏信息（密文）的概率分布与由大型语言模型（LLM）生成的封面文本的概率分布合并，实现信息隐藏。这种耦合最小化了联合熵，确保了隐写文本（封面文本与嵌入信息）保留了自然语言的统计特性，使隐藏信息难以被检测。解码过程中，LLM 通过提供上下文感知的解释来辅助，然后使用 MEC 反向解耦封面文本中的隐藏信息。这种方法确保隐藏信息可以无缝集成到文本中，并且可以安全、准确地在以后检索，风险最小。

从文档中提取结构化信息

docai 是一个利用人工智能技术从非结构化文档中提取结构化数据的模型。它集成了Answer.AI的Byaldi、OpenAI的gpt-4o以及Langchain的结构化输出技术，能够显著提高文档处理的效率和准确性。该模型主要面向需要处理大量文档数据并从中提取有用信息的用户，如法律、金融、医疗等行业的专业人士。