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REPOGEO 报告 · LITE

wenge-research/YAYI

默认分支 main · commit 538ffa54 · 扫描时间 2026/5/25 11:38:12

星标 2,530 · Fork 46

AI 可见性总分
40 /100
亟需修复
品类召回
0 / 2
在所有问题中均未被推荐
规则结果
通过 2 · 警告 0 · 失败 0
客观元数据检查
AI 认识你的名字
3 / 3
直接询问时，AI 是否点名你的仓库
如何阅读这份报告

行动计划告诉你下一步要做什么——按影响力排序、可直接复制粘贴的修改。品类可见性是真正的 GEO 测试：当用户向 AI 提一个不带品牌、本应让 wenge-research/YAYI 浮出水面的问题时，AI 是真的推荐了你，还是推荐了你的竞品？客观检查验证 AI 引擎最先权衡的那些元数据信号。自指检查判断 AI 是否还认识你的名字。

行动计划 — 可复制粘贴的修复

3 条由 gemini-2.5-flash 生成、按优先级排序的修改。修完后请把对应条目标记为完成。

整体方向
  • highreadme#1
    Reposition the core value proposition in the README's opening

    原因：

    当前
    The current README's '介绍' (Introduction) describes the model's training and capabilities, but the explicit 'Chinese optimized' aspect is in a 'News' section.
    复制粘贴的修复
    Integrate a clear, concise statement about YAYI being a leading open-source Chinese LLM optimized for enterprise and multi-domain applications directly under the main title or in the first paragraph of the '介绍' section. For example: '雅意大模型是中科闻歌算法团队研发的、为客户打造安全可靠的专属大模型，基于大规模中英文多领域指令数据训练的 LlaMA 2 & BLOOM 系列模型，尤其针对中文企业级应用场景进行了深度优化。'
  • mediumreadme#2
    Add a 'Key Features' or 'Why YAYI?' section

    原因：

    复制粘贴的修复
    Add a new section, e.g., '## 核心优势 (Key Advantages)' or '## 为什么选择雅意 (Why Choose YAYI?)', detailing its specific strengths like '企业级多领域数据优化 (Enterprise-grade multi-domain data optimization)', '高安全性与可靠性 (High security and reliability)', '中文基础能力与领域分析能力 (Strong Chinese foundational and domain analysis capabilities)'.
  • lowtopics#3
    Add more specific domain/application topics

    原因：

    当前
    bloom, chat, chinese, llama, llama2, llm, lora, yayi
    复制粘贴的修复
    bloom, chat, chinese, llama, llama2, llm, lora, yayi, enterprise-llm, domain-specific-llm, nlp-for-business

本次扫描解析到的品类 GEO 通道：google/gemini-2.5-flash, deepseek/deepseek-v4-flash

品类可见性 — 真正的 GEO 测试

向 google/gemini-2.5-flash 提出的不带品牌问题。AI 推荐了你，还是推荐了别人？

各模型使用同一组问题 — 切换标签对比回答与排名。

召回
0 / 2
0% 的问题里出现了 wenge-research/YAYI
平均排名
—
越小越好。#1 表示首位推荐。
声量占比
0%
在所有被点名的工具中，你占了多少？
头号对手
Baichuan 2
在 2 个问题中被推荐 1 次
竞品排行
  1. Baichuan 2 · 被推荐 1 次
  2. Qwen · 被推荐 1 次
  3. ChatGLM3 · 被推荐 1 次
  4. Yi · 被推荐 1 次
  5. InternLM2 · 被推荐 1 次
  • 品类问题
    What are good open-source large language models specifically optimized for Chinese text generation?
    你：未被推荐
    AI 推荐顺序：
    1. Baichuan 2
    2. Qwen
    3. ChatGLM3
    4. Yi
    5. InternLM2

    AI 推荐了 5 个替代方案，却始终没点名 wenge-research/YAYI。这就是要补上的差距。

    查看 AI 完整回答
  • 品类问题
    Looking for a foundation model suitable for building conversational AI in Chinese enterprise scenarios.
    你：未被推荐
    AI 推荐顺序：
    1. ERNIE 4.0
    2. SenseChat
    3. Tongyi Qianwen
    4. GLM-4
    5. MiniMax
    6. GPT-4

    AI 推荐了 6 个替代方案，却始终没点名 wenge-research/YAYI。这就是要补上的差距。

    查看 AI 完整回答

客观检查

针对 AI 引擎最看重的元数据信号的规则审计。

  • Metadata completeness
    pass

  • README presence
    pass

自指检查

当被直接问到你时，AI 是否还知道你的仓库存在？

  • Compared to common alternatives in this category, what is the core differentiator of wenge-research/YAYI?
    pass
    AI 明确点名了 wenge-research/YAYI

    AI 的回答可能信誓旦旦却是错的。请按事实核对：技术栈、目标人群、差异化点是不是和你实际的对得上？

  • If a team adopts wenge-research/YAYI in production, what risks or prerequisites should they evaluate first?
    pass
    AI 明确点名了 wenge-research/YAYI

    AI 的回答可能信誓旦旦却是错的。请按事实核对：技术栈、目标人群、差异化点是不是和你实际的对得上？

  • In one sentence, what problem does the repo wenge-research/YAYI solve, and who is the primary audience?
    pass
    AI 明确点名了 wenge-research/YAYI

    AI 的回答可能信誓旦旦却是错的。请按事实核对：技术栈、目标人群、差异化点是不是和你实际的对得上？

嵌入你的 GEO 徽章

把这个徽章贴进 wenge-research/YAYI 的 README。每次重新扫描都会自动更新，并跳到最新报告——是「我在乎 AI 可发现性」最简单的公开证明。

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MARKDOWN（README）
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