LlamaResearcher:基于Llama 4的AI研究助手,可將主題轉為結構完整的文章
LlamaResearcher是什么?
LlamaResearcher 是一個基于 Llama 4 模型構建的研究助手,能夠將用戶輸入的主題快速轉化為完整的論文,適用于學術研究、報告撰寫、內容創作等多種場景。
LlamaResearcher功能特征
1. 快速生成論文
核心功能:能夠將用戶輸入的主題快速轉化為完整結構的論文,節省研究和寫作的時間。
2. 安全檢查機制
安全評估:使用Groq提供的llama-3-8b-guard模型對用戶輸入的查詢請求進行安全檢查,確保輸入內容符合安全標準。
風險控制:避免處理可能涉及不當內容的請求,保障系統的安全性和合規性。
3. 智能查詢擴展
多維度搜索:將用戶的單一查詢擴展為三個子查詢,從多個角度對主題進行深入挖掘。
深度信息檢索:通過LinkUp對每個子查詢進行深度網絡搜索,獲取更全面和豐富的信息資源。
4. 信息篩選與評估
相關性評估:對檢索到的大量信息進行篩選,確保返回的內容與用戶原始查詢高度相關。
質量控制:通過評估機制過濾掉無關或低質量的信息,保證最終生成的論文內容準確可靠。
5. 強大的技術棧支持
Groq:用于安全檢查和模型推理。
LinkUp:用于深度網絡搜索。
Llamaindex:用于信息檢索和生成。
Gradio:提供用戶友好的界面。
FastAPI:構建高效的后端服務。
Redis:用于API速率限制,保障系統的穩定運行。
LlamaResearcher工作流程
安全檢查:使用 Groq 提供的 llama-3-8b-guard 模型對用戶請求進行安全評估。
任務分配:如果請求安全,則將其路由到 ResearcherAgent。
查詢擴展:ResearcherAgent 將查詢擴展為三個子查詢,用于網絡搜索。
信息檢索與篩選:使用 LinkUp 對每個子查詢進行深度網絡搜索,并評估檢索到的信息與用戶原始查詢的相關性。
生成論文:收集完所有信息后,ResearcherAgent 撰寫最終論文并返回給用戶。
LlamaResearcher安裝和運行
1. 克隆倉庫:
git clone https://github.com/AstraBert/llama-4-researcher.git cd llama-4-researcher
2. 配置環境變量:
修改 .env.example 文件為 .env,并添加以下API密鑰:
groq_api_key:從 Groq Console 獲取。
linkup_api_key:從 Linkup Dashboard 獲取。
internal_api_key:自行創建。
或者手動啟動:
docker compose up -f compose.local.yaml llama_redis -d docker compose up -f compose.local.yaml llama_app -d
3. 應用程序將在 http://localhost:8000 上運行。
Github地址:https://github.com/AstraBert/llama-4-researcher
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