详细内容或原文请订阅后点击阅览
使用本地文档运行 STORM AI 研究系统
使用本地文档运行 STORM AI 研究系统使用 FEMA 灾难响应文档进行 AI 辅助研究STORM 通过模拟对话中的角度引导提问来研究主题。来源 TL;DRLLM 代理的使用越来越普遍，用于解决多步骤长上下文研究任务，而传统的 RAG 直接提示方法有时会遇到困难。在本文中，我们将探讨斯坦福大学开发的一种新的有前途的技术，称为通过检索和多角度提问合成主题大纲 (STORM)，它使用 LLM 代理模拟“角度引导对话”以达到复杂的研究目标并生成丰富的研究文章，可供人类在写作前研究中使用。STORM 最初是为了从网络来源收集信息而开发的，但也支持搜索本地文档向量存储。在本文中，我们将了解如何使用美国联邦紧急事务管理局的灾难准备和援助文档，在本地 PDF 上实施 STORM 以进行 AI 支持的研究。看到使用 LLM 进行知识检索在相对较短的时间内取得进展真是令人惊叹。自 2020 年第一篇关于检索增强生成 (RAG) 的论文以来，我们已经看到生态系统不断发展，包括大量可用的技术。其中一种更先进的是代理 RAG，其中 LLM 代理迭代和改进文档检索以解决更复杂的研究任务。它类似于人类
来源:走向数据科学使用您的本地文档运行风暴AI研究系统
AI使用FEMA灾难响应文件辅助研究
tl; dr
LLM代理的使用越来越普遍解决多步长篇小说研究任务，传统的RAG直接提示方法有时可能会挣扎。在本文中，我们将探索由斯坦福大学开发的一种新的，有希望的技术，称主题的综合概述了通过检索和多人问题提问（Storm），该问题使用LLM代理来模拟“观点指导的对话”，以实现复杂的研究目标，并产生人类可以在其预融资前研究中使用的丰富的研究文章。最初开发了风暴是为了从网络来源收集信息，但也支持搜索本地文档向量商店。在本文中，我们将使用美国FEMA灾难准备和协助文档来了解如何实施AI支持的本地PDF研究。
LLM代理的使用越来越普遍解决多步长篇小说研究任务，传统的RAG直接提示方法有时可能会挣扎。在本文中，我们将探讨斯坦福大学开发的一种新的有前途的技术 s t OPIC o utlines通过 r etrieval和 m ulti-perspective问题询问（ 风暴 ），它使用LLM代理模拟“观点引导的对话”，以实现复杂的研究目标，并生成丰富的研究文章，这些文章可以被人类在其撰写前研究中使用。最初开发了风暴是为了从网络来源收集信息，但也支持搜索本地文档向量商店。在本文中，我们将使用美国FEMA灾难准备和协助文档来了解如何实施AI支持的本地PDF研究。 关于检索增强发电（RAG）的第一篇论文 可用技术的聚宝盆 Autogen crewai orag 。