斯坦福 STORM：彻底改变人工智能驱动的知识管理

想象一下，当你准备写一篇论文或者一部长篇报告时，只需要告诉Storm你的写作主题是什么，它就能自动帮你全网深挖资料和收集多维度的参考信息，创建好大纲。接下来Storm还会扮演专家与你来上几轮对话问答，并在随后的几秒钟内将你的主题转换为长篇文章/研究论文且带引用。更好的是，Storm AI 除了有网站免费体验服务外，还开源并支持私域部署，保障您的数据安全。

ChatGPT的出现，无疑在AI写作领域掀起了一场风暴，它以强大的语言生成能力，让人们看到了AI在写作方面的巨大潜力。然而，随着时间推移，其局限性也逐渐显现。在ChatGPT后时代，众多AI写作工具如雨后春笋般涌现，但大多都面临着碎片化生成的问题。这些工具生成的内容往往缺乏连贯性和逻辑性，像是把一个个零散的片段拼凑在一起，难以形成完整、系统的文章。在处理长文和复杂主题时，这种碎片化问题尤为突出，导致生成的文本质量大打折扣，无法满足用户对于高质量、深度内容的需求。

STORM 是一个LLM系统，可以根据互联网搜索从头开始编写类似维基百科的文章。虽然该系统无法生成通常需要大量编辑的可发表文章，但经验丰富的维基百科编辑发现它在预写作阶段很有帮助。

这个名为STORM（opiculti-perspective Question Asking）的系统，。更厉害的是，它还通过了10位资深维基百科编辑的考验！

大家好，今天跟大家分享一个由大语言模型（LLM）加持的知识管理系统，用于研究某个课题并生成带有引文的完整报告。输入研究的主题，并详细说明写这篇文章的目的，等待三分钟左右，storm会自动在网络上检索并解读整理输出总结的报告！！！storm 简介官方介绍:STORM 是一个LLM系统，可以根据互联网搜索从头开始编写类似维基百科的文章。虽然该系统无法生成通常需要大量编辑的可发表文章，但经验丰富的维基...

STORM是一个基于互联网搜索的LLM系统，可以从零开始撰写类似维基百科的文章。

文/明道云创始人任向晖围绕云计算相关的技术领域、技术名词和技术产品令人眼花缭乱。在云计算发端之初，应用开发环境还比较简单，当时还有所谓的全栈工程师存在，意味着如果不考虑开发周期，一...

流式计算的历史:     早在7、8年前诸如UC伯克利、斯坦福等大学就开始了对流式数据处理的研究，但是由于更多的关注于金融行业的业务场景或者互联网流量监控的业务场景，以及当时互联网数据场景的限制，造成了研究多是基于对传统数据库处理的流式化，对流式框架本身的研究偏少。目前这样的研究逐渐没有了声音，工业界更多的精力转向了实时数据库。     2010年Yahoo！对S4的开源，2011年twi

STORM 测试结果它的测试结果，也值得一看。STORM 生成的文章，在多个评估维度上都展现出了不错的表现，在某些方面超越了目前最先进的AI写作方法。论文链接：https://arxiv.org/pdf/2402.14207为了让大家更好理解这个进步，我们先看看目前主流的AI写作方法。最基础的是Direct Gen，它就像是一个简单的"想到什么写什么"的模式，先生成提纲，再扩展成文章。然后是RAG方法，这个有点像我们写论文时会先查资料一样，系统会基于主题搜索相关信息，再进行创作。

  　　不多说，直接上干货！       storm出现的背景 　　 互联网从诞生的第一时间起，对世界的最大改变就是让信息能够实时交互，从而大大加速了各个环节的效率。正因为大家有对信息实时响应、实时交互的需求，所以软件行业除了个人操作系统之外，数据库（更精确的说是关系型数据库）应该是发展最快、收益最为丰厚的产品了。记得十年前，很多银行别说实时转账，连实时查询都做不到，但是数据库和高速网...

storm.local.dir: /usr/local/storm storm.zookeeper.servers: - "localhost" storm.zookeeper.port: 2181 nimbus.seeds: ["localhost"] ui.host: 0.0.0.0 ui.port: 8090 supervisor.slots.ports: - 6700 - 6701 - 6702 - 6703

探索知识的新型助手：STORM——基于检索和多视角问题生成的专题大纲合成器 stormAn LLM-powered knowledge curation system that researches a topic and generates a full-length report with citations.项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/sto/s...

STORM是一个由斯坦福大学开发的基于大型语言模型（LLM）的知识管理系统，它能够针对特定主题进行研究，并生成带有引用的完整报告。系统分为预写阶段和写作阶段，通过互联网研究收集参考资料并生成大纲，然后利用这些信息生成带引用的全文。STORM通过视角引导提问和模拟对话来提高生成内容的质量，支持自定义检索器和语言模型，以适应不同的使用场景。使用STORM做技术调研相当的舒服，只需要拿到它生成的文章进行阅读并对内容进行甄别（大模型存在幻觉问题），这极大的提升了工作效率。

检索增强生成（RAG）已成为增强大型语言模型能力的一项强大技术。RAG框架结合了基于检索系统的优点与生成模型的优势，能够提供更准确、更具上下文感知能力以及更及时的响应。随着对复杂AI解决方案的需求增长，许多开源的RAG框架在GitHub上涌现，每个框架都提供了独特的功能和能力。检索增强生成（RAG）是一种人工智能框架，通过整合外部知识源来增强大型语言模型（LLM）的能力。RAG通过从知识库中检索相关信息并利用这些信息来增强LLM的输入，从而使得模型能够生成更准确、更及时且更符合上下文的相关响应。