STORM: open-source ассистент для написания от Стэнфорда — структурирование знаний через поиск и вопросы с разных точек зрения 194

Что такое STORM?

STORM — это система структурирования знаний, разработанная Стэнфордским университетом на основе большой языковой модели (LLM). Она способна исследовать темы посредством поиска в интернете и генерировать полноценные отчёты с цитатами. Система включает два подмодуля — STORM и Co-STORM, которые обладают функциями автоматизированных исследований, многоаспектных вопросов, совместных диалогов и динамического управления знаниями, что значительно упрощает процесс структурирования знаний и создания объёмного контента, а также поддерживает взаимодействие человека и машины.

Функции STORM

Автоматизированные исследования и сбор материалов

• Поиск в интернете: сбор материалов по теме через поисковые системы Bing, You.com и другие.

• Генерация плана: автоматическое создание плана статьи на основе собранных материалов, помогающее организовать структуру контента.

• Управление цитатами: автоматическое добавление ссылок, обеспечивающее проверяемость и академическую строгость контента.

Стратегия многоаспектных вопросов

• Наводящие вопросы на основе разных точек зрения: анализ статей на схожие темы, выявление различных точек зрения и формирование направляющих вопросов для получения более полной информации.

• Имитация диалога: моделирование разговора между автором Википедии и экспертом — посредством вопросов и ответов обновляется понимание темы и формируются более глубокие вопросы.

Генерация и оптимизация статей

• Создание объёмного контента: формирование полной статьи на основе плана и материалов.

• Редактирование статьи: оптимизация контента статьи — добавление резюме, удаление повторов и т. д., — повышающая её качество.

Высокая степень кастомизации

• Модульная архитектура: система разделена на четыре модуля — структурирование знаний, генерация плана, создание статьи и редактирование, — что позволяет пользователю настраивать её под свои нужды.

• Поддержка различных языковых моделей: можно выбирать модели GPT-3.5, GPT-4 и другие, балансируя между стоимостью и качеством.

Удобство для пользователя

• Простой и удобный API: предоставляется Python-интерфейс для быстрой интеграции разработчиками.

• Примеры скриптов: имеется множество примеров скриптов, которые помогают пользователям быстро приступить к работе.

Функции Co-STORM

Совместное структурирование знаний человеком и машиной

• Протокол совместного диалога: поддерживает диалог пользователя с AI, направляя ИИ на создание контента, лучше соответствующего потребностям.

• Динамическая интеллект-карта: интеллект-карта обновляется в реальном времени, помогая организовать и представить информацию и снижая когнитивную нагрузку.

Многоучастное сотрудничество

• Эксперт на базе LLM: генерирует ответы или задаёт уточняющие вопросы на основе внешних источников знаний.

• Координатор: формирует вдохновляющие вопросы на основе полученной информации, углубляя диалог.

• Пользователь-человек: наблюдает за диалогом или активно участвует в нём, направляя ход обсуждения.

Совместная генерация контента

• Пошаговое взаимодействие: структурирование знаний совершенствуется в ходе нескольких итераций взаимодействия.

• Обратная связь в реальном времени: пользователь в любой момент может внести свои замечания или вопросы, и ИИ скорректирует генерируемый контент.

Управление базой знаний

• Обновление базы знаний: база знаний динамически обновляется в процессе совместной работы, обеспечивая точность и полноту информации.

• Генерация отчётов: формирование высококачественных отчётов по результатам совместного диалога.

Поддержка нескольких поисковых модулей

• Интеграция поисковых инструментов Bing, You.com и других — пользователь может выбирать нужные.

Установка и использование STORM

• Система устанавливается командой pip install knowledge-storm.

• Поддерживаются различные языковые модели и поисковые модули (например, поиск Bing, You.com).

• Предоставляются подробный API и примеры скриптов для быстрого начала работы.

Сценарии применения STORM

Академическая сфера и исследования

• Быстрое создание обзоров литературы и исследовательских отчётов с многоаспектным анализом.

Создание контента

• Автоматическая генерация черновиков статей, стимулирование творческих идей, предоставление направления для писательства.

Образование

• Построение каркаса знаний и помощь в обучении; создание учебных материалов, повышающее эффективность подготовки к занятиям.

Коммерческое применение

• Анализ рыночных тенденций и формирование бизнес-отчётов; создание интеллектуальных систем поддержки клиентов для ответов на типовые вопросы.

Управление корпоративными знаниями

• Упорядочивание корпоративной базы знаний, обновление внутренней документации и повышение эффективности.

Отраслевое применение

• Медицина: структурирование медицинской литературы и помощь в принятии клинических решений.

• Производство: создание технологической документации и повышение эффективности производства.

• Финансы: анализ данных и поддержка принятия решений.

Адрес репозитория на GitHub:https://github.com/stanford-oval/storm

Официальный сайт STORM:https://storm.genie.stanford.edu/