XML增强AI交互系统

数字人文交互式AI系统,通过检索增强生成(RAG)技术为本地化AI模型提供XML资源查询能力,支持XPath/XQuery/XSLT等XML感知工具。

  • by newtfire
  • Python
  • 本地部署
  • 3 星标
  • 更新于
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使用说明

数字

一个交互式人工智能系统,开发用于为小型、本地化的人工智能模型提供通过检索增强生成(RAG)资源访问XML资源的能力,这些资源将使用XML感知工具(XPath、XQuery、XSLT)进行查询。使用模型上下文协议(MCP)开发对XML感知查询的代理访问。

🛠 当前开发者

亚历山大C.费舍尔

角色: 项目负责人、管道开发商和文献综述联合负责人
附属: 宾夕法尼亚州立大学Behrend数字专业
github: @afish2003

  • 设计并构建了完整的Python管道:嵌入、FAISS索引、Neo4j集成和RAG提示
  • 领导配置设计、系统架构和接口逻辑
  • 将领导即将到来的微调阶段,以提高LLM的性能
  • 共同领导文献综述,分析学术资源,为系统设计提供信息

Hadleigh Jae Bills

角色: 数据管道主管和图形架构师
附属: 宾夕法尼亚州立大学Behrend数字专业
github: @HadleighJae

  • 为向量和图形管道准备和构造TEI导出的JSON
  • 使用自定义Cypher逻辑构建和维护完整的Neo4j图
  • 设计管道所依赖的数据模型,并支持结构调试
  • 领导TEI图式逻辑的研究,并为文献综述提供关键来源

迈克尔·西蒙斯

角色: 作战测试仪和文档
附属: 宾夕法尼亚州立大学Behrend数字专业
github: @7068先生

  • 最近作为额外的战斗测试人员加入了该项目
  • 维护项目文档

Elisa Beshero Bondar博士

角色: 教员顾问、XSLT架构师和研究负责人
附属: 宾夕法尼亚州立大学Behrend学院
github: @埃贝舍罗

  • 编写了将TEI P5 XML转换为结构化JSON的XSLT转换
  • 提供TEI、数字编辑和学术基础设施方面的核心专业知识
  • 领导文献综述,指导团队研究方向

该项目是宾夕法尼亚州立大学Behrend正在进行的数字人文研究计划的一部分。请负责任地引用。


依赖项

在主动开发期间, requirements.txt 列出所需的包 没有固定版本。这是故意的。

一旦推理堆栈稳定,将添加精确的版本锁定。