第250311期 - storm
23.1k star，斯坦福开源AI工具，冲！
在当今信息爆炸的时代，面对海量的数据，我们常常感觉无从下手，不知道如何有效地提取和组织有价值的信息。这时候，STORM 工具将是您不可或缺的助手。
简介
STORM（Synthesis of Topic Outlines through Retrieval and Multi-perspective Question Asking）是一个由大型语言模型驱动的知识管理系统，能够基于互联网搜索撰写维基百科风格的文章。它不仅可以自动生成带有引用的长篇文章，还引入了人机协作模式（Co-STORM），进一步增强了信息搜集和知识整理的功能。
功能特点
- 自动化信息搜集：通过互联网搜索收集相关参考资料，并生成文章大纲。
- 多视角问题提问：采用不同视角的问题提问策略，提高问题的深度和广度。
- 模拟对话：模拟维基百科作者和主题专家之间的对话，持续更新对主题的理解并提出后续问题。
- 人机协作：Co-STORM 引入人机协作协议，支持用户参与知识整理过程，生成动态更新的思维导图，构建共享的概念空间。
如何开始
- 安装知识风暴库：
pip install knowledge-storm
- 克隆Git仓库并安装所需包：
git clone https://github.com/stanford-oval/storm.git
cd storm
conda create -n storm python=3.11
conda activate storm
pip install -r requirements.txt
- 配置API密钥，并运行示例脚本：
# secrets.toml 配置示例
OPENAI_API_KEY="your_openai_api_key"
BING_SEARCH_API_KEY="your_bing_search_api_key"
- 运行 STORM 实例：
from knowledge_storm import STORMWikiRunnerArguments, STORMWikiRunner, STORMWikiLMConfigs
# 详细配置略...
runner = STORMWikiRunner(engine_args, lm_configs, rm)
runner.run(topic="Your Topic", do_research=True, do_generate_outline=True, do_generate_article=True, do_polish_article=True)
尝试 STORM
超过70,000人已经尝试过我们提供的实时研究预览版，您也快来体验一下 STORM 如何帮助您的知识探索旅程吧！
该工具不仅能够提升信息搜集效率，还能通过多视角的提问策略和模拟对话机制，提供全面、深入的信息分析和知识整理功能。无论您是学生、研究人员还是企业决策者，STORM 都将是您值得信赖的知识助手。
开源地址:github.com/stanford-oval/storm