Local Knowledge Graph是一個基於Flask的Web應用程序，它使用本地Llama語言模型來處理用戶查詢，生成逐步推理，並以交互式知識圖譜的形式可視化思考過程。它還能根據語義相似性找到並顯示相關問題和答案。該應用程序的主要優點包括即時顯示推理過程、動態知識圖譜可視化、計算並顯示最強推理路徑、以及基於語義相似性的相關問答。

LongCite是一個開源的模型，它通過訓練大型語言模型（LLMs）來實現在長文本問答場景中生成準確的回答和精確的句級引用。該技術的重要性在於它能夠提高問答系統的準確性和可信度，使用戶能夠驗證輸出信息的來源。LongCite支持高達128K的上下文長度，並且提供了兩個模型：LongCite-glm4-9b和LongCite-llama3.1-8b，分別基於GLM-4-9B和Meta-Llama-3.1-8B進行訓練。

Fact Finder 是一個開源的智能問答系統，它使用語言模型和知識圖譜來生成自然語言回答和提供證據。該系統通過調用語言模型生成Cypher查詢，查詢知識圖譜以獲取答案，並使用另一個語言模型調用生成最終的自然語言回答。Fact Finder 的主要優點包括能夠提供透明性，允許用戶查看查詢和證據，以及通過可視化子圖提供直觀的證據。

AI Timeline 是一個記錄人工智能領域重要技術發展時間點的開源項目。它詳細記錄了包括文生圖、文生視頻、大語言模型等在內的AI技術發展過程中的關鍵里程碑。該項目使用Vue和TypeScript開發，為AI技術愛好者和研究人員提供了一個瞭解AI歷史和發展趨勢的平臺。

IncarnaMind是一個開源項目，旨在通過大型語言模型（LLMs）如GPT、Claude和本地開源LLMs，實現與個人文檔（PDF、TXT）的交互對話。該項目利用滑動窗口分塊機制和集成檢索器，提高查詢效率，增強LLMs的準確性。它支持多文檔對話問答，突破了單文檔限制，併兼容多種文件格式和LLM模型。

GraphRAG-Ollama-UI是一個基於微軟GraphRAG的本地模型適配版本，支持使用Ollama進行本地模型支持。它通過Gradio UI提供了一個交互式用戶界面，使得用戶可以更方便地管理數據、運行查詢和可視化結果。該模型的主要優點包括本地模型支持、成本效益高、交互式用戶界面、即時圖可視化、文件管理、設置管理、輸出探索和日誌記錄。

MaxKB 是一款基於 LLM 大語言模型的知識庫問答系統，旨在成為企業的最強大腦。支持文檔上傳、自動爬取在線文檔，智能問答交互體驗好。支持快速嵌入到第三方業務系統。技術棧包括 Vue.js、Python/Django、Langchain、PostgreSQL/pgvector。

這個GitHub倉庫是一個集中存放生成式人工智能相關資源的中心,包括每月最新研究論文、面試題庫、課程材料、代碼筆記本等。內容定期更新,旨在讓開發者及從業人員能夠及時跟進最新進展,提高生產力。主要資源包括論文摘要、面試問題分類、免費課程列表、開源筆記本等,還包括一些使用場景和範例。

ChatQA是一系列對話問答（QA）模型，可以達到GPT-4級別的準確性。我們提出了一種兩階段指導調優方法，可以顯著提高大型語言模型（LLMs）的零射擊對話QA結果。為了處理對話式QA中的檢索，我們在多輪QA數據集上對密集檢索器進行微調，這提供了與使用最先進的查詢重寫模型相當的結果，同時大大降低了部署成本。值得注意的是，我們的ChatQA-70B在10個對話QA數據集的平均得分上可以勝過GPT-4（54.14 vs. 53.90），而不依賴於OpenAI GPT模型的任何合成數據。

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Dashworks是一款AI知識助手，旨在為您提供安全準確的答案。它使用生成式AI來獲取準確的帶引用的答案，具有企業級知識發現的能力。Dashworks能夠與您公司的應用、網站和文檔等進行集成，創建統一的知識庫。它採用先進的隱私設計，不依賴數據索引，最大程度上保護隱私，並符合SOC 2 Type II、HIPAA和GDPR等合規要求。Dashworks還具有快速部署的特點，只需幾次點擊即可為您的團隊提供即時搜索能力。您可以在Slack、Web或瀏覽器擴展程序上使用Dashworks。Dashworks採用透明靈活的定價策略，根據團隊的規模和成功程度進行定價。

Datascale是一個AI SQL知識庫，幫助數據團隊跟蹤所有用於數據分析的查詢。它將保存的查詢轉化為知識，從分散的分析中提取表格洞見和可視化關係。

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