MatChat AI Agent 助力打造具有国际影响力的材料科学知识服务平台

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MatChat AI Agent 助力打造具有国际影响力的材料科学知识服务平台
7484点击    2025-02-20 13:34

这个新春假期,深度求索(DeepSeek)的横空出世给中国乃至全世界带来了巨大的惊喜与震撼。2月9日,汪卫华校董单位松山湖材料实验室发布了一件材料科学领域的重磅AI工具:MatChat AI智能体。其网站为:https://matchat.cn。


MatChat AI Agent是一款专注于材料科学领域的智能问答引擎。它基于大语言模型(LLM)与增强搜索技术(RAG),提取了超过28万篇专业论文构建知识库。


MatChat AI Agent集聚了中国科学院顶尖研究力量,旨在打造一个具有国际影响力的材料科学知识服务平台,为科研、教育及工业界提供权威、高效的学术支持和咨询服务。MatChat AI Agent的推出标志着自然科学的垂类模型时代到来,其精准性与规范性有望成为全球材料科学工作者的重要工具。


前言:


1950 年,计算机科学之父艾伦・图灵(Alan Turing)首次提出 “机器思维” 这一概念。从此,通过图灵测试成为人类在AI领域为之奋斗的里程碑目标。


2023年初,GPT3.5出现,人们还在为计算机是否真的存在智能而争辩。


2024年10月,深度神经网络的发明者们被授予诺贝尔物理学奖,彼时人们还在讨论神经网络是否应被归为物理学科。


2025年初,DeepSeek的思维链再次震惊全球。机器不断进化到了更加智能的形态,意味着人类也将进入更加高级的状态。


“人工智能是否会替代人类?”是一个曾经被经常问到的问题。而如今,在一次次技术革新中,人们已经意识到这是一个伪命题。实际情况是“使用人工智能的人类”替代“不使用人工智能的人类”。


在科学研究中,如何开发一件人工智能工具,将海量的知识化为科学工作者手中的利器呢?松山湖材料实验室给出了一个答案 —— 一款具有划时代意义的材料科学 AI 工具。


蛇年伊始,松山湖材料实验室发布了一件材料科学重磅AI工具:MatChat AI智能体。其网站为:https://matchat.cn


MatChat AI Agent 助力打造具有国际影响力的材料科学知识服务平台


MatChat AI Agent基于大语言模型和增强搜索技术,提取了28万余篇材料科学、物理、化学论文中的知识,形成了知识库。用户可以通过对话形式,获取知识库中的材料科学内容。


用户可以提各类问题:


“是否存在一种导电不导热


且密度比铁低的材料?”


“热电应用中有哪些不错的材料体系?”


“高温超导体有哪些材料体系?”


“如何制备BaTiO3?”


等等……


MatChat AI均可给出可靠的答案。


MatChat AI Agent避免了大语言模型中的幻觉问题,针对材料科学中的问题给出“靠谱”的答案,并提供了相应的参考文献。规避了通用大语言模型中“一本正经的胡说八道”的现象。与通用大语言模型相比,MatChat AI的回答更具专业性。科学问答的同时确保信息精准溯源,保留学术排版。集聚中国科学院顶尖研究力量,打造具有国际影响力的材料科学知识服务平台。


Matchat AI的回答:


MatChat AI Agent 助力打造具有国际影响力的材料科学知识服务平台


MatChat AI由松山湖材料实验室领先开发,参与研发的单位有中国科学院计算机网络信息中心、中国科学院高能物理研究所散裂中子源、中国科学院赣江创新研究院、中国科学院大学等。


MatChat AI其前身源自中国科学院物理研究所孟胜/刘淼团队开发的MatChat模型。2023年底,孟胜/刘淼团队开发的MatChat模型,通过使用来自400多万篇论文中提取的3万余个无机材料固相反应合成过程,研发了专注于无机材料合成路径预测的AI工具。展现出大模型在材料领域的创新潜力和应用空间,为材料研究和创新带来了新的启发和思路。


MatChat AI的发布,也标志着松山湖材料实验室在“AI+材料科学”领域的进一步飞跃。此前,实验室开发的 “MatChat AI Agent”“机器人材料科学家”“Atomly.net材料科学数据库”等几套智能系统可联动操作,形成一体化平台,实现材料科学的智能化研发。


MatChat AI Agent 助力打造具有国际影响力的材料科学知识服务平台





文章来自微信公众号 “ 上海大学董事会 ”



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AITNT资源拓展
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1
智能体

【开源免费】AutoGPT是一个允许用户创建和运行智能体的(AI Agents)项目。用户创建的智能体能够自动执行各种任务,从而让AI有步骤的去解决实际问题。

项目地址:https://github.com/Significant-Gravitas/AutoGPT


【开源免费】MetaGPT是一个“软件开发公司”的智能体项目,只需要输入一句话的老板需求,MetaGPT即可输出用户故事 / 竞品分析 / 需求 / 数据结构 / APIs / 文件等软件开发的相关内容。MetaGPT内置了各种AI角色,包括产品经理 / 架构师 / 项目经理 / 工程师,MetaGPT提供了一个精心调配的软件公司研发全过程的SOP。

项目地址:https://github.com/geekan/MetaGPT/blob/main/docs/README_CN.md

2
知识库

【开源免费】FASTGPT是基于LLM的知识库开源项目,提供开箱即用的数据处理、模型调用等能力。整体功能和“Dify”“RAGFlow”项目类似。很多接入微信,飞书的AI项目都基于该项目二次开发。

项目地址:https://github.com/labring/FastGPT

3
RAG

【开源免费】graphrag是微软推出的RAG项目,与传统的通过 RAG 方法使用向量相似性作为搜索技术不同,GraphRAG是使用知识图谱在推理复杂信息时大幅提高问答性能。

项目地址:https://github.com/microsoft/graphrag

【开源免费】Dify是最早一批实现RAG,Agent,模型管理等一站式AI开发的工具平台,并且项目方一直持续维护。其中在任务编排方面相对领先对手,可以帮助研发实现像字节扣子那样的功能。

项目地址:https://github.com/langgenius/dify


【开源免费】RAGFlow是和Dify类似的开源项目,该项目在大文件解析方面做的更出色,拓展编排方面相对弱一些。

项目地址:https://github.com/infiniflow/ragflow/tree/main


【开源免费】phidata是一个可以实现将数据转化成向量存储,并通过AI实现RAG功能的项目

项目地址:https://github.com/phidatahq/phidata


【开源免费】TaskingAI 是一个提供RAG,Agent,大模型管理等AI项目开发的工具平台,比LangChain更强大的中间件AI平台工具。

项目地址:https://github.com/TaskingAI/TaskingAI