开源水处理文献RAG问答系统发布，Recall@10达91.3%
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开源水处理文献RAG问答系统发布，Recall@10达91.3%
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AI 综述
开发者 idlebranch 在 GitHub 开源水处理科研论文检索问答系统 literature-rag-eval。系统基于 270 篇 PDF 语料，支持中英文提问，检索不到足够证据时会拒答；采用 BGE-M3 稠密加稀疏双路检索与 RRF 融合，引用经确定性校验。代码以 MIT 许可开源。 在 32 条独立验收题上，系统 Recall@10 为 91.3%，无证据题识别率 100%，应答题准确率 71.4%。需要 Python 3.11 以上、本地 PDF 语料和 BGE-M3 模型；索引、论文原文、评测 gold 数据和 API 凭据不随仓库发布，需自行构建。
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最新进展10月29日 19:46
开源水处理文献问答系统 literature-rag-eval：270 篇 PDF 语料，Recall@10 达 91.3%报道时间线
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10月29日
- GitHub · 灵魂体仓库开源水处理文献问答系统 literature-rag-eval：270 篇 PDF 语料，Recall@10 达 91.3%
GitHub 开源项目 idlebranch/literature-rag-eval 是一个面向水处理科研论文的检索问答系统，语料为 270 篇 PDF，支持中英文提问，检索不到足够证据时会拒答。系统采用 BGE-M3 稠密加稀疏双路检索与 RRF 融合，在 32 条独立验收题上 Recall@10 为 91.3%，无证据题识别率 100%，应答题准确率 71.4%，引用经确定性校验。代码 MIT 许可开源，索引不随仓库发布需自行构建，要求 Python 3.11 以上。
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