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REPOGEO 报告 · LITE

OpenBMB/VisRAG

默认分支 master · commit f35d232d · 扫描时间 2026/6/11 11:23:10

星标 963 · Fork 76

AI 可见性总分
35 /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
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 OpenBMB/VisRAG 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
  • highabout#1
    Update repository description to highlight multi-image reasoning

    原因：

    当前
    Parsing-free RAG supported by VLMs
    复制粘贴的修复
    Evidence-guided Vision Retrieval-augmented Generation (RAG) framework for multi-image reasoning with VLMs.
  • mediumtopics#2
    Add more specific topics for multi-image reasoning and evidence-guided RAG

    原因：

    当前
    document-retrieval, document-understanding, multi-modal, multi-modality, rag, retrieval, retrieval-augmented-generation, vision-language-model
    复制粘贴的修复
    document-retrieval, document-understanding, multi-modal, multi-modality, rag, retrieval, retrieval-augmented-generation, vision-language-model, multi-image-reasoning, evidence-guided-rag, vlm-framework
  • lowhomepage#3
    Add the project homepage URL

    原因：

    复制粘贴的修复
    https://github.com/OpenBMB/VisRAG

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 OpenBMB/VisRAG
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
pytorch/pytorch
在 2 个问题中被推荐 2 次
竞品排行
  1. pytorch/pytorch · 被推荐 2 次
  2. tensorflow/tensorflow · 被推荐 2 次
  3. LlamaIndex · 被推荐 1 次
  4. LangChain · 被推荐 1 次
  5. Chroma · 被推荐 1 次
  • 品类问题
    How can I implement retrieval augmented generation for documents containing both text and images?
    你：未被推荐
    AI 推荐顺序：
    1. LlamaIndex
    2. LangChain
    3. Chroma
    4. Weaviate
    5. Pinecone
    6. CLIP
    7. BLIP
    8. OpenAI's `text-embedding-3-small`
    9. `text2vec-openai`
    10. `img2vec-clip`
    11. `text-embedding-ada-002`
    12. OpenAI
    13. `all-MiniLM-L6-v2`
    14. Sentence Transformers
    15. FAISS
    16. GPT-4V (GPT-4 with Vision)
    17. Google Gemini Pro Vision

    AI 推荐了 17 个替代方案，却始终没点名 OpenBMB/VisRAG。这就是要补上的差距。

    查看 AI 完整回答
  • 品类问题
    Seeking a framework for vision language models to perform evidence-guided multi-image reasoning.
    你：未被推荐
    AI 推荐顺序：
    1. Hugging Face Transformers (huggingface/transformers)
    2. CLIP (openai/CLIP)
    3. BLIP (salesforce/BLIP)
    4. LLaVA (haotian-liu/LLaVA)
    5. InstructBLIP (salesforce/LAVIS)
    6. PyTorch (pytorch/pytorch)
    7. TensorFlow (tensorflow/tensorflow)
    8. LangChain (langchain-ai/langchain)
    9. OpenAI's GPT-4V
    10. Google's Gemini Pro Vision
    11. LlamaIndex (run-llama/llama_index)
    12. Microsoft's Florence-2 (microsoft/Florence)
    13. PyTorch (pytorch/pytorch)
    14. TensorFlow (tensorflow/tensorflow)
    15. ViT (google-research/vision_transformer)
    16. Swin Transformer (microsoft/Swin-Transformer)
    17. T5 (google-research/text-to-text-transfer-transformer)
    18. GPT-2 (openai/gpt-2)

    AI 推荐了 18 个替代方案，却始终没点名 OpenBMB/VisRAG。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 OpenBMB/VisRAG?
    pass
    AI 明确点名了 OpenBMB/VisRAG

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

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

    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 OpenBMB/VisRAG 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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