STORM

什么是 STORM

STORM 是一个由 LLM（大型语言模型）驱动的知识管理系统，旨在通过互联网研究主题并生成带有引用的完整报告。STORM 的目标是自动化研究过程，并生成维基百科风格的文章。

STORM 通过将文章生成过程分解为两个主要步骤来实现这一点：预写阶段和写作阶段。

• 预写阶段： 系统进行基于互联网的研究，以收集参考文献并生成文章大纲。
• 写作阶段： 系统使用生成的大纲和参考文献来生成带有引用的完整文章。

STORM 旨在解决自动提出好问题的核心问题。为了提高问题的深度和广度，STORM 采用了两种策略：

• 视角引导的问题提问： 给定输入主题，STORM 通过调查来自类似主题的现有文章来发现不同的视角，并使用它们来控制问题提问过程。
• 模拟对话： STORM 模拟维基百科作者和基于互联网资源的专家之间的对话，以使语言模型能够更新其对主题的理解并提出后续问题。

STORM 支持人机协作的知识管理，以支持更符合需求的信息搜寻和知识管理。

STORM 的功能

STORM 具有以下主要功能：

• 自动生成文章大纲： 通过查询类似主题的文章，STORM 能够生成详细的文章大纲，从而提高文章的覆盖面和组织性。
• 多视角信息整合： STORM 模拟多视角、基于搜索的对话，有助于增加参考文献的数量和信息的密度，从而生成更全面和有深度的报告。
• 互联网研究： STORM 能够进行互联网搜索，收集相关信息和参考文献，为文章的生成提供基础。
• 知识管理： STORM 不仅可以生成文章，还可以用于知识的组织和管理，帮助用户更好地理解和利用信息。
• 可定制性： STORM 提供了 API，支持定制不同的语言模型和检索/搜索集成，用户可以根据自己的需求进行配置。
• 人机协作： Co-STORM 进一步增强了其功能，支持人机协作，以实现更符合需求和偏好的信息搜寻和知识管理。

如何使用/快速开始

要开始使用 STORM，您可以按照以下步骤操作：

1. 安装 knowledge-storm 库： 使用 pip 命令安装 knowledge-storm 库：

   pip install knowledge-storm

2. 克隆 GitHub 仓库（可选）： 如果您想直接修改 STORM 引擎的行为，可以克隆 GitHub 仓库：

   git clone https://github.com/stanford-oval/storm.git
   cd storm

3. 使用 You.com 搜索引擎和 OpenAI 模型： 以下是一个使用 You.com 搜索引擎和 OpenAI 模型的示例：

   from storm_wiki import STORMWikiRunner
   
   runner = STORMWikiRunner(
       llm_name="gpt-3.5-turbo",
       embedding_llm_name="text-embedding-ada-002",
       search_engine="you.com",
   )
   article = runner.run("Your Topic")
   print(article)

4. 配置语言模型和搜索引擎： 您可以根据需要配置不同的语言模型和搜索引擎。STORM 支持多种语言模型和搜索引擎的集成。
5. 运行 STORM 引擎： 使用 STORMWikiRunner 类来运行 STORM 引擎，并指定您想要研究的主题。

通过这些步骤，您可以快速开始使用 STORM 来生成高质量的维基百科风格的文章。