STORM AI: Генерируйте полные страницы Википедии за минуты с помощью ИИ

ПРОЕКТ STORM, революционный проект ИИ из Стэнфорда, предлагает невероятную возможность - способность генерировать всеобъемлющие статьи в стиле Википедии на любую заданную тему. Просто предоставьте тему, и STORM будет исследовать, синтезировать и представлять подробную, хорошо структурированную статью, с ссылками на исходные веб-сайты.

Эта система, управляемая ИИ, является игрой-чейнджером, позволяя пользователям быстро и легко создавать информативный контент на широкий спектр тем. Процесс поразительно эффективен, при этом STORM эффективно просматривает Интернет, выявляет соответствующую информацию и организует ее в связное, хорошо исследованное эссе.

Одной из выдающихся особенностей STORM является его способность ссылаться на используемые источники веб-сайтов. Эта прозрачность гарантирует, что контент хорошо обоснован и предоставляет пользователям возможность более глубоко изучить тему, обращаясь к первоисточникам.

Потенциальные приложения этой технологии обширны, от образования и исследований до создания контента и обмена знаниями. Способность STORM генерировать высококачественные, информативные статьи по запросу может сэкономить время, оптимизировать рабочие процессы и расширить возможности пользователей по эффективному исследованию и распространению знаний.

По мере развития STORM, с такими функциями, как предстоящий "Режим сотрудничества человека и ИИ", возможности этой замечательной системы ИИ продолжают расти. Исследуйте мощь STORM и откройте для себя новую эру эффективного, всеобъемлющего создания контента.

Чтобы установить и настроить STORM AI локально на вашем компьютере, выполните следующие шаги:

1. Откройте Visual Studio Code (VSCode) и перейдите в каталог, где вы хотите хранить проект.
2. Клонируйте репозиторий GitHub STORM, выполнив следующую команду в терминале:

   git clone https://github.com/stanford-crfm/storm.git
   

3. Перейдите в каталог storm:

   cd storm
   

4. Создайте новое Python-окружение с помощью предпочитаемого инструмента управления окружением (например, conda, venv):

   conda create -n storm python=3.11
   

5. Активируйте окружение:

   conda activate storm
   

6. Установите необходимые зависимости, выполнив:

   pip install -r requirements.txt
   

7. Создайте файл secrets.toml в корневом каталоге проекта и добавьте ваш ключ API OpenAI и ключ API Bing Search:

   open_ai_api_type = "openai"
   open_ai_api_key = "your_openai_api_key"
   bing_search_api_key = "your_bing_search_api_key"
   

8. Скопируйте файл secrets.toml в каталог frontend/streamlit:

   cp secrets.toml frontend/streamlit/
   

9. Перейдите в каталог frontend/streamlit:

   cd frontend/streamlit
   

10. Запустите сервер Streamlit:

    streamlit run storm.py
    

Приложение STORM AI теперь должно работать на http://localhost:8501. Вы можете начать свое первое исследование, введя тему и нажав кнопку "Исследовать".

Вы можете протестировать систему STORM AI, не устанавливая ее локально. Проект предоставляет демонстрационную страницу по адресу storm.genie.stanford.edu, где вы можете увидеть предварительно исследованные страницы.

Демонстрационная страница уже содержит несколько страниц, полностью исследованных системой STORM AI. Вы можете изучить эти страницы, чтобы получить представление о возможностях системы.

Одной из примечательных функций, которая скоро появится, является "Режим сотрудничества человека и ИИ", который выглядит очень перспективным и позволит пользователям взаимодействовать с системой ИИ более интерактивным способом.

В целом, демонстрационная страница предоставляет отличный способ опробовать систему STORM AI без необходимости проходить процесс установки. Она демонстрирует впечатляющие исследовательские возможности системы и потенциал для будущих разработок в области сотрудничества человека и ИИ.

Согласно предоставленной информации, проект STORM AI из Стэнфорда в настоящее время разрабатывает функцию "Режим сотрудничества человека и ИИ", которая будет доступна в ближайшее время. Эта функция, похоже, позволит более интерактивный и совместный подход между людьми и системой ИИ.

Хотя подробности этой предстоящей функции пока полностью неизвестны, расшифровка предполагает, что она позволит пользователям взаимодействовать с ИИ более динамичным способом, возможно, допуская обратную связь в режиме реального времени, уточнение процесса исследования и более плавную интеграцию экспертных знаний человека и возможностей ИИ.

Доступность этого Режима сотрудничества человека и ИИ является захватывающим развитием, поскольку это может потенциально повысить полезность и универсальность системы STORM AI, позволяя пользователям использовать исследовательские способности ИИ, сохраняя при этом более активную роль в процессе генерации знаний.

Чтобы устранить неполадки и оптимизировать локальную настройку STORM AI, рассмотрите следующие шаги:

1. Проверьте настройку окружения: Убедитесь, что ваше Python-окружение правильно настроено. Проверьте, что требуемые зависимости установлены, запустив pip freeze и сравнив вывод с файлом requirements.txt.

2. Проверьте файл secrets.toml: Убедитесь, что файл secrets.toml правильно заполнен необходимыми ключами API для OpenAI и Bing (или любого другого поискового провайдера, который вы решите использовать). Дважды проверьте синтаксис и значения, чтобы убедиться в отсутствии опечаток или ошибок.

3. Изучите журналы: Внимательно изучите журналы, генерируемые приложением STORM AI. Ищите любые сообщения об ошибках или предупреждения, которые могут предоставить информацию о возникающих проблемах.

4. Исследуйте альтернативных поставщиков поиска: Если у вас возникают проблемы с функциональностью веб-скрапинга с использованием API Bing, рассмотрите возможность использования альтернативных поставщиков поиска, таких как Google или Wolfram Alpha. Возможно, проект STORM AI поддерживает эти поставщики, или вам потребуется реализовать собственные решения для веб-скрапинга.

5. Изучите интеграцию локальных LLM: Как упоминалось в расшифровке, проект STORM AI поддерживает интеграцию локальных моделей больших языковых моделей (LLM), таких как LLaMA или Vicuna. Изучите документацию и проблемы на GitHub, чтобы посмотреть, можете ли вы заставить работать эти локальные опции LLM, что может обеспечить более автономное и независимое от Интернета решение.

6. Следите за обновлениями: Следите за репозиторием GitHub STORM AI на предмет любых обновлений, исправлений ошибок или новых функций, которые могут решить проблемы, с которыми вы сталкиваетесь. Проект активно поддерживается, и разработчики могли внести улучшения с момента записи расшифровки.

7. Ищите поддержку сообщества: Если вы продолжаете сталкиваться с трудностями, рассмотрите возможность обращения к сообществу STORM AI на GitHub или других соответствующих форумах. Разработчики и другие пользователи могут предоставить руководство и помощь в решении проблем с настройкой.

Помните, что локальная настройка STORM AI может быть технически сложной, но с терпением и усердием вы должны быть в состоянии успешно запустить систему на своем локальном компьютере.

Запуск STORM AI локально предлагает несколько преимуществ по сравнению с полагаться исключительно на API OpenAI:

1. Автономные возможности: При запуске STORM AI локально вы можете проводить исследования и генерировать статьи без подключения к Интернету. Это делает инструмент более доступным и независимым от внешней доступности API.

2. Конфиденциальность и безопасность: Запуская STORM AI на своем собственном компьютере, вы имеете больше контроля над данными и можете гарантировать, что они останутся в вашей частной среде, повышая конфиденциальность и безопасность.

3. Настройка и гибкость: Размещение STORM AI локально позволяет вам адаптировать инструмент под свои конкретные потребности, например, интегрировать его с собственными источниками данных или модифицировать лежащие в основе алгоритмы.

4. Экономия затрат: Хотя API OpenAI обеспечивает удобный способ доступа к возможностям STORM AI, запуск его локально может потенциально сэкономить вам деньги, особенно если у вас высокие требования к использованию.

5. Снижение задержки: Выполнение исследований и генерации статей на вашем локальном компьютере может привести к более быстрым временам отклика по сравнению с полагаться на API OpenAI, который может быть подвержен сетевой задержке и очередям запросов API.

Чтобы настроить STORM AI локально, следуйте подробным инструкциям, приведенным во введении. Используя возможность локального развертывания, вы можете раскрыть весь потенциал этого мощного инструмента исследования ИИ и адаптировать его под свои конкретные потребности.

Проект Стэнфорда, представленный в этой расшифровке, является впечатляющим инструментом, управляемым ИИ, который может генерировать всеобъемлющие статьи в стиле Википедии на любую заданную тему. Ключевые особенности этой системы включают:

• Она может глубоко исследовать тему, охватывая различные аспекты, такие как бизнес, промышленность, здравоохранение, образование и безопасность.
• Для каждого представленного факта в статье она предоставляет ссылку на исходный веб-источник, обеспечивая прозрачность и достоверность.
• Систему можно запускать локально, за исключением функциональности веб-поиска, которая полагается на API OpenAI.
• Пользователи могут протестировать систему, не устанавливая ее локально, посетив демонстрационную страницу по адресу storm.genie.stanford.edu.
• Проект является открытым исходным кодом и привлек значительный интерес, имея почти 62 000 звезд на GitHub.

В целом, этот инструмент исследования ИИ демонстрирует потенциал ИИ-управляемой генерации контента и может стать ценным ресурсом для исследователей, преподавателей и всех, кто ищет быстрое получение глубоких знаний по конкретной теме.