STORM AI: Tạo ra các trang Wikipedia đầy đủ trong vài phút với AI

STORM, một dự án AI đột phá từ Stanford, cung cấp một khả năng đáng kinh ngạc - khả năng tạo ra các bài viết kiểu Wikipedia toàn diện về bất kỳ chủ đề nào. Chỉ cần cung cấp một chủ đề, STORM sẽ nghiên cứu, tổng hợp và trình bày một bài viết chi tiết, có cấu trúc tốt, kèm theo các tham chiếu đến các trang web nguồn.

Hệ thống này được điều khiển bởi AI là một bước đột phá, cho phép người dùng nhanh chóng và dễ dàng tạo ra nội dung thông tin trên nhiều chủ đề khác nhau. Quá trình này rất hiệu quả, với STORM hiệu quả quét web, xác định thông tin liên quan và tổ chức thành một bài viết có cấu trúc tốt và được nghiên cứu kỹ lưỡng.

Một trong những tính năng nổi bật của STORM là khả năng tham chiếu đến các trang web nguồn được sử dụng để thu thập thông tin. Tính minh bạch này đảm bảo nội dung được đặt trên nền tảng vững chắc và cung cấp cho người dùng khả năng tìm hiểu sâu hơn về chủ đề bằng cách truy cập vào các nguồn gốc ban đầu.

Các ứng dụng tiềm năng của công nghệ này rất rộng lớn, từ giáo dục và nghiên cứu đến tạo nội dung và chia sẻ kiến thức. Khả năng của STORM trong việc tạo ra các bài viết chất lượng cao và thông tin có thể tiết kiệm thời gian, tối ưu hóa quy trình làm việc và trao quyền cho người dùng để khám phá và chia sẻ kiến thức hiệu quả hơn.

Khi STORM tiếp tục phát triển, với các tính năng như "Chế độ Hợp tác Người-AI" sắp tới, các khả năng của hệ thống AI đáng kinh ngạc này chỉ tiếp tục phát triển. Khám phá sức mạnh của STORM và mở ra một kỷ nguyên mới của việc tạo nội dung hiệu quả và toàn diện.

Để cài đặt và thiết lập STORM AI tại máy tính cá nhân, hãy làm theo các bước sau:

1. Mở Visual Studio Code (VSCode) và điều hướng đến thư mục nơi bạn muốn lưu trữ dự án.
2. Nhân bản kho lưu trữ GitHub STORM bằng cách chạy lệnh sau trong terminal:

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

3. Chuyển đến thư mục storm:

   cd storm
   

4. Tạo một môi trường Python mới bằng công cụ quản lý môi trường ưa thích của bạn (ví dụ: conda, venv):

   conda create -n storm python=3.11
   

5. Kích hoạt môi trường:

   conda activate storm
   

6. Cài đặt các phụ thuộc cần thiết bằng cách chạy:

   pip install -r requirements.txt
   

7. Tạo một tệp secrets.toml trong thư mục gốc của dự án và thêm khóa API OpenAI và khóa API Bing Search của bạn:

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

8. Sao chép tệp secrets.toml vào thư mục frontend/streamlit:

   cp secrets.toml frontend/streamlit/
   

9. Chuyển đến thư mục frontend/streamlit:

   cd frontend/streamlit
   

10. Khởi chạy máy chủ Streamlit:

    streamlit run storm.py
    

Ứng dụng STORM AI bây giờ sẽ chạy trên http://localhost:8501. Bạn có thể bắt đầu nghiên cứu đầu tiên bằng cách nhập một chủ đề và nhấp vào nút "Nghiên cứu".

Bạn có thể kiểm tra hệ thống STORM AI mà không cần thiết lập nó cục bộ. Dự án cung cấp một trang demo tại storm.genie.stanford.edu nơi bạn có thể xem các trang đã được nghiên cứu trước.

Trang demo đã có sẵn một số trang đã được STORM AI nghiên cứu đầy đủ. Bạn có thể khám phá các trang này để có được cảm nhận về khả năng của hệ thống.

Một tính năng đáng chú ý sắp ra mắt là "Chế độ Hợp tác Người-AI", rất hứa hẹn và sẽ cho phép người dùng tương tác với hệ thống AI theo cách hợp tác hơn.

Nói chung, trang demo cung cấp một cách tuyệt vời để trải nghiệm hệ thống STORM AI mà không cần phải trải qua quá trình cài đặt. Nó trình bày những khả năng nghiên cứu ấn tượng của hệ thống và tiềm năng cho các phát triển trong tương lai về hợp tác người-AI.

Theo thông tin được cung cấp, dự án STORM AI của Stanford hiện đang phát triển một tính năng "Chế độ Hợp tác Người-AI" sẽ sớm có sẵn. Tính năng này dường như sẽ cho phép một cách tiếp cận tương tác và hợp tác hơn giữa con người và hệ thống AI.

Mặc dù chi tiết về tính năng sắp tới này chưa được biết đầy đủ, bản ghi âm gợi ý rằng nó sẽ cho phép người dùng tham gia với AI theo cách động hơn, có thể cho phép phản hồi theo thời gian thực, tinh chỉnh quá trình nghiên cứu và một sự kết hợp trơn tru hơn giữa chuyên môn của con người và khả năng của AI.

Sự sẵn có của Chế độ Hợp tác Người-AI này là một sự phát triển đáng chú ý, vì nó có thể tăng cường tính hữu ích và tính linh hoạt của hệ thống STORM AI, cho phép người dùng tận dụng khả năng nghiên cứu của AI trong khi vẫn duy trì vai trò tích cực hơn trong quá trình tạo ra kiến thức.

Để khắc phục sự cố và tối ưu hóa cài đặt cục bộ của STORM AI, hãy xem xét các bước sau:

1. Xác minh Cài đặt Môi trường: Đảm bảo rằng môi trường Python của bạn được cấu hình đúng. Xác minh rằng các phụ thuộc cần thiết đã được cài đặt bằng cách chạy pip freeze và so sánh đầu ra với tệp requirements.txt.

2. Kiểm tra Tệp Secrets.toml: Đảm bảo rằng tệp secrets.toml được điền đúng với các khóa API cần thiết cho OpenAI và Bing (hoặc bất kỳ nhà cung cấp tìm kiếm nào khác bạn chọn sử dụng). Kiểm tra lại cú pháp và giá trị để đảm bảo không có lỗi chính tả hoặc lỗi.

3. Kiểm tra Nhật ký: Nghiên cứu kỹ lưỡng các nhật ký được tạo bởi ứng dụng STORM AI. Tìm kiếm bất kỳ thông báo lỗi hoặc cảnh báo nào có thể cung cấp thông tin về các vấn đề bạn đang gặp phải.

4. Khám phá Các Nhà Cung Cấp Tìm Kiếm Thay Thế: Nếu bạn gặp khó khăn với chức năng quét web bằng cách sử dụng API Bing, hãy xem xét khám phá các nhà cung cấp tìm kiếm thay thế, chẳng hạn như Google hoặc Wolfram Alpha. Dự án STORM AI có thể hỗ trợ các nhà cung cấp này, hoặc bạn có thể cần triển khai các giải pháp quét web tùy chỉnh.

5. Điều tra Tích Hợp LLM Cục Bộ: Như đã đề cập trong bản ghi âm, dự án STORM AI có hỗ trợ tích hợp các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) cục bộ như LLaMA hoặc Vicuna. Khám phá tài liệu và các vấn đề GitHub để xem bạn có thể làm việc với các tùy chọn LLM cục bộ này không, điều này có thể cung cấp một giải pháp tự chứa và không cần kết nối internet tốt hơn.

6. Cập Nhật Thường Xuyên: Theo dõi kho lưu trữ GitHub của STORM AI để cập nhật bất kỳ bản sửa lỗi hoặc tính năng mới nào có thể giải quyết các vấn đề bạn đang gặp phải. Dự án đang được duy trì tích cực và các nhà phát triển có thể đã giới thiệu các cải tiến kể từ thời điểm bản ghi âm được ghi.

7. Tìm Kiếm Hỗ Trợ Cộng Đồng: Nếu bạn vẫn gặp khó khăn, hãy cân nhắc liên hệ với cộng đồng STORM AI trên GitHub hoặc các diễn đàn liên quan khác. Các nhà phát triển và người dùng khác có thể cung cấp hướng dẫn và hỗ trợ để giúp bạn giải quyết các vấn đề cài đặt của mình.

Hãy nhớ rằng, cài đặt cục bộ STORM AI có thể liên quan đến một số độ phức tạp kỹ thuật, nhưng với sự kiên nhẫn và chăm chỉ, bạn sẽ có thể chạy hệ thống này trơn tru trên máy tính cá nhân của mình.

Chạy STORM AI cục bộ mang lại nhiều lợi ích so với chỉ dựa vào API OpenAI:

1. Khả Năng Hoạt Động Ngoại Tuyến: Khi chạy STORM AI cục bộ, bạn có thể thực hiện nghiên cứu và tạo ra các bài viết mà không cần kết nối internet. Điều này làm cho công cụ này trở nên dễ tiếp cận hơn và độc lập với sự sẵn có của API bên ngoài.

2. Quyền Riêng Tư và Bảo Mật: Bằng cách chạy STORM AI trên máy của riêng mình, bạn có nhiều quyền kiểm soát hơn đối với dữ liệu và có thể đảm bảo nó vẫn trong môi trường riêng tư của bạn, tăng cường quyền riêng tư và bảo mật.

3. Tùy Chỉnh và Linh Hoạt: Lưu trữ STORM AI cục bộ cho phép bạn điều chỉnh công cụ này theo nhu cầu cụ thể của mình, chẳng hạn như tích hợp nó với các nguồn dữ liệu riêng hoặc sửa đổi các thuật toán cơ bản.

4. Tiết Kiệm Chi Phí: Trong khi API OpenAI cung cấp một cách tiện lợi để truy cập các khả năng của STORM AI, chạy nó cục bộ có thể tiết kiệm tiền cho bạn, đặc biệt nếu bạn có nhu cầu sử dụng cao.

5. Giảm Độ Trễ: Thực hiện nghiên cứu và tạo bài viết trên máy cục bộ của bạn có thể dẫn đến thời gian phản hồi nhanh hơn so với dựa vào API OpenAI, vốn có thể bị ảnh hưởng bởi độ trễ mạng và hàng đợi yêu cầu API.

Để thiết lập STORM AI cục bộ, hãy làm theo hướng dẫ