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REPOGEO 报告 · LITE

Future-House/paper-qa

默认分支 main · commit d2c3c698 · 扫描时间 2026/5/10 06:56:49

星标 8,464 · Fork 863

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 Future-House/paper-qa 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 README's opening statement to emphasize its unique value and category

    原因:

    当前
    # PaperQA2
    
    PaperQA2 is a package for doing high-accuracy retrieval augmented generation (RAG) on PDFs, text files, Microsoft Office documents, and source code files, with a focus on the scientific literature.
    复制粘贴的修复
    # PaperQA2: A High-Accuracy RAG System for Scientific Documents with Verifiable Citations
    
    PaperQA2 is a specialized RAG framework designed for high-accuracy retrieval augmented generation (RAG) across scientific literature, PDFs, text files, Microsoft Office documents, and source code. It delivers superhuman performance in tasks like question answering, summarization, and contradiction detection, providing verifiable citations for every answer.
  • mediumtopics#2
    Add more specific topics to improve categorization

    原因:

    当前
    ai, rag, science, search
    复制粘贴的修复
    ai, rag, science, search, document-ai, question-answering, llm-framework, citation-generation, scientific-literature
  • lowreadme#3
    Add a direct link to the '2024 paper' in the README's introduction

    原因:

    当前
    See our recent 2024 paper to see examples of PaperQA2's superhuman performance in scientific tasks like question answering, summarization, and contradiction detection.
    复制粘贴的修复
    See our recent 2024 paper [link to paper here] to see examples of PaperQA2's superhuman performance in scientific tasks like question answering, summarization, and contradiction detection.

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 Future-House/paper-qa
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
LlamaIndex
在 2 个问题中被推荐 2 次
竞品排行
  1. LlamaIndex · 被推荐 2 次
  2. Haystack · 被推荐 2 次
  3. Azure AI Search · 被推荐 2 次
  4. OpenAI GPT-4 · 被推荐 1 次
  5. ArXiv API · 被推荐 1 次
  • 品类问题
    How to build a reliable RAG system for scientific papers with verifiable citations?
    你:未被推荐
    AI 推荐顺序:
    1. LlamaIndex
    2. OpenAI GPT-4
    3. ArXiv API
    4. PubMed API
    5. LangChain
    6. Cohere Rerank
    7. Google Scholar API
    8. Semantic Scholar API
    9. Haystack
    10. ElasticSearch
    11. Sci-Hub
    12. CORE API
    13. PyPDF2
    14. pdfminer.six
    15. FAISS
    16. Hugging Face Transformers
    17. SciBERT
    18. BioBERT
    19. Azure AI Search
    20. Azure Cognitive Search
    21. Azure OpenAI Service
    22. Weaviate
    23. Pinecone
    24. Google Cloud Vertex AI
    25. AWS Bedrock
    26. OpenSearch
    27. Apache Solr
    28. Llama 2

    AI 推荐了 28 个替代方案,却始终没点名 Future-House/paper-qa。这就是要补上的差距。

    查看 AI 完整回答
  • 品类问题
    Tool for accurate question answering and summarization across diverse technical documents like PDFs?
    你:未被推荐
    AI 推荐顺序:
    1. OpenAI API
    2. Azure AI Search
    3. Amazon Kendra
    4. Haystack
    5. LlamaIndex
    6. Cohere

    AI 推荐了 6 个替代方案,却始终没点名 Future-House/paper-qa。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 Future-House/paper-qa?
    pass
    AI 明确点名了 Future-House/paper-qa

    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 Future-House/paper-qa in production, what risks or prerequisites should they evaluate first?
    pass
    AI 明确点名了 Future-House/paper-qa

    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 Future-House/paper-qa solve, and who is the primary audience?
    pass
    AI 明确点名了 Future-House/paper-qa

    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 Future-House/paper-qa 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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