数字
一个交互式人工智能系统，开发用于为小型、本地化的人工智能模型提供通过检索增强生成（RAG）资源访问XML资源的能力，这些资源将使用XML感知工具（XPath、XQuery、XSLT）进行查询。使用模型上下文协议（MCP）开发对XML感知查询的代理访问。
🛠 当前开发者
亚历山大C.费舍尔
角色： 项目负责人、管道开发商和文献综述联合负责人\ 附属： 宾夕法尼亚州立大学Behrend数字专业\ github： @afish2003
- 设计并构建了完整的Python管道：嵌入、FAISS索引、Neo4j集成和RAG提示
- 领导配置设计、系统架构和接口逻辑
- 将领导即将到来的微调阶段，以提高LLM的性能
- 共同领导文献综述，分析学术资源，为系统设计提供信息
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Hadleigh Jae Bills
角色： 数据管道主管和图形架构师\ 附属： 宾夕法尼亚州立大学Behrend数字专业\ github： @HadleighJae
- 为向量和图形管道准备和构造TEI导出的JSON
- 使用自定义Cypher逻辑构建和维护完整的Neo4j图
- 设计管道所依赖的数据模型，并支持结构调试
- 领导TEI图式逻辑的研究，并为文献综述提供关键来源
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迈克尔·西蒙斯
角色： 作战测试仪和文档\ 附属： 宾夕法尼亚州立大学Behrend数字专业\ github： @7068先生
- 最近作为额外的战斗测试人员加入了该项目
- 维护项目文档
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Elisa Beshero Bondar博士
角色： 教员顾问、XSLT架构师和研究负责人\ 附属： 宾夕法尼亚州立大学Behrend学院\ github： @埃贝舍罗
- 编写了将TEI P5 XML转换为结构化JSON的XSLT转换
- 提供TEI、数字编辑和学术基础设施方面的核心专业知识
- 领导文献综述，指导团队研究方向
该项目是宾夕法尼亚州立大学Behrend正在进行的数字人文研究计划的一部分。请负责任地引用。
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依赖项
在主动开发期间， requirements.txt 列出所需的包 没有固定版本。这是故意的。
一旦推理堆栈稳定，将添加精确的版本锁定。