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REPOGEO 报告 · LITE

CMKRG/QiZhenGPT

默认分支 main · commit cf5be4d3 · 扫描时间 2026/6/7 00:02:59

星标 776 · Fork 88

AI 可见性总分
28 /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 1 · 警告 1 · 失败 0
客观元数据检查
AI 认识你的名字
2 / 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 CMKRG/QiZhenGPT 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 README H1 and opening paragraph to prioritize the open-source model

    原因:

    当前
    # 启真医学大模型 & MedCopilot
    
    ## QiZhenGPT
    
    QiZhenGPT: An Open Source Chinese Medical Large Language Model
    
    本项目利用启真医学知识库构建的中文医学指令数据集,并基于此在Chinese-LLaMA-Plus-7B、CaMA-13B、ChatGLM-6B模型上进行指令精调,大幅提高了模型在中文医疗场景下效果,首先针对药品知识问答发布了评测数据集,后续计划优化疾病、手术、检验等方面的问答效果,并针对医患问答、病历自动生成等应用展开拓展。
    
    ## MedCopilot
    复制粘贴的修复
    # QiZhenGPT: 启真医学大模型 - An Open Source Chinese Medical Large Language Model
    
    本项目开源启真医学大模型(QiZhenGPT),一个基于启真医学知识库构建的中文医学指令数据集,并在Chinese-LLaMA-Plus-7B、CaMA-13B、ChatGLM-6B模型上进行指令精调,大幅提高了模型在中文医疗场景下效果。QiZhenGPT旨在为研究者和开发者提供一个强大的基础模型,用于药品知识问答、疾病诊断辅助、医患问答、病历自动生成等应用。
    
    ## MedCopilot: 基于启真医学大模型的智慧医疗助手
    
    `MedCopilot`是一款基于`启真医学大模型`、启真医学知识库、`医疗临床数据`研发的智慧医疗助手,旨在为患者、医生和医院管理提供全面的智慧支持。MedCopilot目前已在浙江大学第二附属医院正式上线使用。
  • mediumhomepage#2
    Add a homepage URL to the repository metadata

    原因:

    复制粘贴的修复
    Add a relevant URL for the project's official homepage or a dedicated project page.
  • lowreadme#3
    Add a 'Key Advantages' or 'Why QiZhenGPT?' section to the README

    原因:

    复制粘贴的修复
    ## 核心优势 (Key Advantages)
    
    *   **深度中文医学知识集成:** 基于启真医学知识库构建,确保模型在中文医疗领域的专业性和准确性。
    *   **多模型指令精调:** 在Chinese-LLaMA-Plus-7B、CaMA-13B、ChatGLM-6B等主流模型上进行精调,提供多种选择。
    *   **真实临床数据驱动:** 训练数据包含真实医患知识问答及药品文本知识,确保实用性。
    *   **持续优化与拓展:** 持续优化疾病、手术、检验等问答效果,并拓展至医患问答、病历自动生成等高级应用。
    *   **实际应用验证:** MedCopilot已在浙江大学第二附属医院上线使用,证明了模型的临床价值。

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 CMKRG/QiZhenGPT
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
THUDM/ChatGLM-6B
在 2 个问题中被推荐 1 次
竞品排行
  1. THUDM/ChatGLM-6B · 被推荐 1 次
  2. Pangu-α (盘古大模型) · 被推荐 1 次
  3. CPM-Live (Chinese Pretrained Language Model) · 被推荐 1 次
  4. ymcui/Chinese-LLaMA-Alpaca · 被推荐 1 次
  5. baichuan-inc/Baichuan-7B · 被推荐 1 次
  • 品类问题
    Seeking an open-source large language model specialized in Chinese medical knowledge and Q&A.
    你:未被推荐
    AI 推荐顺序:
    1. ChatGLM-6B (THUDM/ChatGLM-6B)
    2. Pangu-α (盘古大模型)
    3. CPM-Live (Chinese Pretrained Language Model)
    4. Chinese-LLaMA-Alpaca (ymcui/Chinese-LLaMA-Alpaca)
    5. Baichuan-7B/13B (baichuan-inc/Baichuan-7B)

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

    查看 AI 完整回答
  • 品类问题
    What are the best pre-trained LLMs for medical record generation and patient dialogue in Mandarin?
    你:未被推荐
    AI 推荐顺序:
    1. ChatGLM-6B / ChatGLM2-6B / ChatGLM3-6B
    2. Baichuan2-7B / Baichuan2-13B
    3. Qwen-7B / Qwen-14B / Qwen-72B (and their Chat versions)
    4. Pangu-Σ (盘古大模型)
    5. CPM-Bee (Chinese Pre-trained Model - Bee)
    6. InternLM-7B / InternLM-20B

    AI 推荐了 6 个替代方案,却始终没点名 CMKRG/QiZhenGPT。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
    warn

    建议:

  • 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 CMKRG/QiZhenGPT?
    pass
    AI 未点名 CMKRG/QiZhenGPT —— 很可能在说另一个项目

    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 CMKRG/QiZhenGPT in production, what risks or prerequisites should they evaluate first?
    pass
    AI 明确点名了 CMKRG/QiZhenGPT

    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 CMKRG/QiZhenGPT solve, and who is the primary audience?
    pass
    AI 明确点名了 CMKRG/QiZhenGPT

    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 CMKRG/QiZhenGPT 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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