# 問答系統

語析Yuxi-Know 是一個基於大模型 RAG 知識庫的知識圖譜問答系統，採用 Llamaindex + VueJS + Flask + Neo4j 構建。它支持 OpenAI、國內主流大模型平臺的模型調用以及本地 vllm 部署，能夠實現知識庫問答、知識圖譜檢索和聯網檢索等功能。該系統的主要優點是靈活適配多種模型、支持多種知識庫格式以及強大的知識圖譜集成能力。它適用於需要高效知識管理和智能問答的企業和研究機構，具有較高的技術先進性和實用性。

TableGPT-agent 是一個基於 TableGPT2 的預構建代理模型，專為處理表格數據的問答任務而設計。它基於 Langgraph 庫開發，提供用戶友好的交互界面，能夠高效處理與表格相關的複雜問題。TableGPT2 是一個大型多模態模型，能夠將表格數據與自然語言處理相結合，為數據分析和知識提取提供強大的技術支持。該模型適用於需要快速準確處理表格數據的場景，如數據分析、商業智能和學術研究等。

Aria-Base-64K是Aria系列的基礎模型之一，專為研究目的和繼續訓練而設計。該模型在長文本預訓練階段後形成，經過33B個token（21B多模態，12B語言，69%為長文本）的訓練。它適合於長視頻問答數據集或長文檔問答數據集的繼續預訓練或微調，即使在資源有限的情況下，也可以通過短指令調優數據集進行後訓練，並轉移到長文本問答場景。該模型能夠理解多達250張高分辨率圖像或多達500張中等分辨率圖像，並在語言和多模態場景中保持強大的基礎性能。

Meta-spirit-lm是由Meta公司開發的一款先進的自然語言處理模型，它在Hugging Face平臺上發佈。這款模型在處理語言相關的任務時表現出色，如文本生成、翻譯、問答等。它的重要性在於能夠理解和生成自然語言，極大地推動了人工智能在語言理解領域的進步。該模型在開源社區中受到廣泛關注，可以用於研究和商業用途，但需遵守FAIR Noncommercial Research License。

Search4All是一個基於大語言模型的問答系統。它可以回答各種問題,包括事實性問題、解釋性問題、分析問題等。該系統使用先進的自然語言處理技術,能夠深入理解問題的含義並給出準確的答覆。它具有廣泛的知識儲備,涵蓋了歷史、地理、科學、藝術、體育等多個領域。同時,它還具備一定的推理和分析能力,可以對複雜問題進行邏輯分析和建議性回答。使用Search4All可以幫助用戶快速獲取所需信息,提高工作效率。

包閱AI閱讀助手支持一鍵總結、AI問答、多語言翻譯,涵蓋網頁、論文文獻、法律文檔、學術科研、產品手冊、市場報告、電子書等多種內容類型。功能包括總結提煉、深度理解、問答解惑、文獻檢索、文案潤色等。定位於幫助用戶高效閱讀和理解各類文本資料。

nasa-smd-ibm-v0.1是一個基於RoBERTa的編碼器轉換模型,針對NASA科學任務進行了域適應優化。它在與NASA科學任務相關的科學期刊和文章上進行了微調訓練,旨在增強自然語言技術,如信息檢索和智能搜索等。該模型具有1.25億個參數,使用掩碼語言模型進行預訓練。可用於命名實體識別、信息檢索、句子轉換、可擴展問答等任務,專門定位於NASA科學任務相關的科學用例。

QAnything是一個支持任意文件格式和數據庫的本地知識問答系統,可以簡單地導入任意本地存儲的各種格式的文件,並得到準確、快速、可靠的問答。目前支持的格式包括:PDF、Word(doc/docx)、PPT、Markdown、Eml、TXT、圖片(jpg、png等)、網頁鏈接等,後續會持續新增支持的格式。QAnything具有數據安全性,支持斷網安裝使用;支持中英文跨語言問答;支持海量數據問答,解決大規模數據檢索退化問題;直接可用於企業應用的高性能產品級系統;一鍵安裝部署,開箱即用的用戶友好體驗;支持多知識庫問答等功能。

WikiChat利用Wikipedia和7個階段的流程,確保其響應是事實性的。它可以抑制大型語言模型的誤報,通過從Wikipedia檢索數據來糾正語言模型的錯誤回覆。具有命令行交互和Web界面。

GradientJ是一個用於測試、部署和管理自然語言處理應用的平臺。它基於大型語言模型如GPT-4，提供快速構建NLP應用的能力。用戶可以使用GradientJ開發自定義的文本生成、問答系統、聊天機器人等NLP應用。GradientJ提供簡單易用的接口和工具，讓開發者能夠快速上手並實現自己的用例。定價方案靈活，適合個人開發者和企業用戶。

ChatGPT是一款AI聊天助手，使用人工智能技術，幫助用戶生成各種文本內容。它可以用於寫作、創作、提供建議和回答問題等場景。ChatGPT具有強大的語言模型和自然語言處理能力，可以理解用戶輸入並生成準確、流暢的回答。它還支持多種語言，並且可以自定義模型訓練，以適應不同的應用需求。ChatGPT易於使用，無需編程知識，只需輸入問題或指令，即可獲得相關的文本輸出。

NLP數據庫是一款在數據庫環境中應用自然語言處理模型的工具。它能夠通過簡單的SQL命令對文本數據進行分類、標註、摘要、翻譯等操作。通過使用OpenAI GPT和Hugging Face等先進的預訓練模型，可以將非結構化的數據轉化為有價值的見解。同時，NLP數據庫能夠在數據層面直接生成預測和推理結果，並提供了靈活易用的接口，減少了開發複雜性和部署的工作量。用戶可以根據自己的需求，將NLP模型與數據層無縫集成，構建多層次的人工智能解決方案。