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AI數字人系統STORM：斯坦福大學開源的寫作助手，通過檢索和多角度提問來整理知識。
STORM是什么？
STORM是斯坦福大學開發的一個基于大型語言模型（LLM）的知識整理系統，能通過互聯網搜索研究主題，并生成帶引用的完整報告。該系統包括STORM和Co-STORM兩個子系統，具備自動化研究、多視角提問、協作對話和動態知識管理等功能，極大簡化了知識整理和長篇內容生成流程，支持人機協作。
STORM功能
自動化研究與資料收集
互聯網搜索：通過Bing、You.com等搜索引擎收集主題相關資料。
生成大綱：基于資料自動生成文章大綱，幫助組織內容結構。
引用管理：自動添加引用，確保內容的可驗證性和學術性。
多視角提問策略
視角引導提問：分析類似主題文章，發現不同視角并引導提問，獲取更全面信息。
模擬對話：模擬維基百科作者與專家對話，通過問答更新主題理解，生成更深入的問題。
文章生成與優化
長篇內容生成：根據大綱和資料生成完整文章。
文章潤色：優化文章內容，如添加總結、去除重復等，提升質量。
高度可定制化
模塊化設計：分為知識整理、大綱生成、文章生成和潤色四個模塊，用戶可按需定制。
多語言模型支持：可選擇GPT-3.5、GPT-4等模型，平衡成本與質量。
用戶友好性
簡單易用的API：提供Python接口，方便開發者快速集成。
示例腳本：提供多種示例腳本，幫助用戶快速上手。
Co-STORM功能
人機協作知識整理
多角色協作
LLM專家：基于外部知識源生成答案或提出后續問題。
協調員：根據檢索信息生成啟發性問題，推動對話深入。
人類用戶：觀察對話或主動參與，引導討論方向。
協作式內容生成
逐步協作：通過多次交互完善知識整理。
實時反饋：用戶可隨時注入觀點或問題，AI調整生成內容。
知識庫管理
知識庫更新：協作過程中動態更新知識庫，確保信息準確完整。
報告生成：基于協作對話生成高質量知識報告。
多種檢索模塊支持
集成Bing、You.com等檢索工具，用戶可按需選擇。
STORM安裝與使用
通過pip install knowledge-storm安裝系統。
支持多種語言模型和檢索模塊（如Bing搜索、You.com）。
提供詳細API和示例腳本，便于快速上手。
STORM應用場景
學術與研究
快速生成文獻綜述、研究報告，提供多角度分析。
內容創作
自動生成文章初稿，激發創意，提供寫作思路。
教育領域
構建知識框架，輔助學習；生成教學材料，提高備課效率。
商業應用
分析市場趨勢，生成商業報告；構建智能客服系統，解答常見問題。
企業知識管理
整理企業知識庫，更新內部文檔，提升效率。
行業應用
醫療：整理醫學文獻，輔助臨床決策。
制造：生成工藝文檔，提升生產效率。
金融：分析數據，提供決策支持。
GitHub 倉庫地址：https://github.com/stanford-oval/storm
STORM官網：https://storm.genie.stanford.edu/
