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REPOGEO 报告 · LITE

tablegpt/tablegpt-agent

默认分支 main · commit 26bc576b · 扫描时间 2026/6/16 09:47:01

星标 636 · Fork 59

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 tablegpt/tablegpt-agent 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
  • hightopics#1
    Add relevant topics to the repository

    原因：

    复制粘贴的修复
    llm-agent, tabular-data, question-answering, table-qa, langgraph, llm-evaluation, benchmarks, nlp, machine-learning
  • highreadme#2
    Reposition the README introduction to highlight its core function for tabular data QA and evaluation

    原因：

    当前
    # TableGPT Agent

## Introduction

`tablegpt-agent` is a pre-built agent for TableGPT2 (huggingface), a series of LLMs for table-based question answering. This agent is built on top of the Langgraph library and provides a user-friendly interface for interacting with TableGPT2.
    复制粘贴的修复
    # TableGPT Agent: An LLM Agent for Tabular Data Question Answering and Evaluation

## Introduction

`tablegpt-agent` is a specialized, pre-built agent designed for robust natural language question answering on complex tabular datasets, powered by TableGPT2 LLMs. Built on Langgraph, it offers a user-friendly interface for interacting with TableGPT2 and includes comprehensive evaluation scripts for table-related benchmarks.
  • mediumabout#3
    Update the repository's GitHub description

    原因：

    当前
    A pre-built agent for TableGPT2.
    复制粘贴的修复
    A specialized LLM agent for natural language question answering on tabular data, including comprehensive evaluation tools for LLMs on table benchmarks.

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 tablegpt/tablegpt-agent
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
langchain-ai/langchain
在 2 个问题中被推荐 2 次
竞品排行
  1. langchain-ai/langchain · 被推荐 2 次
  2. run-llama/llama_index · 被推荐 2 次
  3. pandas-dev/pandas · 被推荐 2 次
  4. huggingface/transformers · 被推荐 2 次
  5. OpenAI GPT-4 · 被推荐 1 次
  • 品类问题
    How to implement an AI agent for question answering on large tabular datasets?
    你：未被推荐
    AI 推荐顺序：
    1. LangChain (langchain-ai/langchain)
    2. OpenAI GPT-4
    3. GPT-3.5 Turbo
    4. PandasAI (gventuri/pandas-ai)
    5. LlamaIndex (run-llama/llama_index)
    6. Pandas (pandas-dev/pandas)
    7. Hugging Face Transformers (huggingface/transformers)
    8. T5
    9. BART
    10. Polars (pola-rs/polars)
    11. PostgreSQL
    12. Snowflake
    13. BigQuery
    14. DataPrep.EDA (sfu-db/dataprep)

    AI 推荐了 14 个替代方案，却始终没点名 tablegpt/tablegpt-agent。这就是要补上的差距。

    查看 AI 完整回答
  • 品类问题
    What tools help evaluate large language models on tabular data benchmarks?
    你：未被推荐
    AI 推荐顺序：
    1. Hugging Face Transformers (huggingface/transformers)
    2. Hugging Face Datasets (huggingface/datasets)
    3. Hugging Face Evaluate (huggingface/evaluate)
    4. OpenAI API
    5. Azure OpenAI Service
    6. LangChain (langchain-ai/langchain)
    7. LlamaIndex (run-llama/llama_index)
    8. scikit-learn (scikit-learn/scikit-learn)
    9. Pandas (pandas-dev/pandas)
    10. Tabular Playground Series (Kaggle)

    AI 推荐了 10 个替代方案，却始终没点名 tablegpt/tablegpt-agent。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 tablegpt/tablegpt-agent?
    pass
    AI 明确点名了 tablegpt/tablegpt-agent

    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 tablegpt/tablegpt-agent in production, what risks or prerequisites should they evaluate first?
    pass
    AI 明确点名了 tablegpt/tablegpt-agent

    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 tablegpt/tablegpt-agent solve, and who is the primary audience?
    pass
    AI 明确点名了 tablegpt/tablegpt-agent

    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 tablegpt/tablegpt-agent 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）
[![RepoGEO](https://repogeo.com/badge/tablegpt/tablegpt-agent.svg)](https://repogeo.com/zh/r/tablegpt/tablegpt-agent)
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  • 深度报告每月 10 次
  • 无品牌品类查询5，轻量 2
  • 优先行动项8，轻量 3
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