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用 AI 解锁技术调研的新姿势

  • 18****
  • 2024-07-31
  • IP归属:北京
  • 100浏览

    1. 前言

    在日常开发中,为了保证技术方案的质量,一般会在撰写前进行调研。如果先前没有相关领域的知识储备,笔者的调研方式一般是先通过搜索引擎进行关键字查询,然后再基于搜索的结果进行发散。这样调研的结果受关键字抽象程度和搜索引擎排名影响较大,可能会存在偏差导致调研不充分。刚好大模型风靡有一段时间了,就想如果AI能自动检索资料并进行内容总结,岂不美哉。避免重复造轮子,先在网上检索了一下,发现刚好有一个工具“STORM”满足诉求。

    2. 什么是STORM?

    STORM是一个由斯坦福大学开发的基于大型语言模型(LLM)的知识管理系统,它能够针对特定主题进行研究,并生成带有引用的完整报告。系统分为预写阶段和写作阶段,通过互联网研究收集参考资料并生成大纲,然后利用这些信息生成带引用的全文。STORM通过视角引导提问和模拟对话来提高生成内容的质量,支持自定义检索器和语言模型,以适应不同的使用场景。基本的执行流程如下图:

    3. 怎么使用STORM?

    可以自己将仓库Clone到本地编译运行(需要设置openai_api_key)或者直接访问STORM试用,下面使用直接访问网页的方式进行说明。

    ① 设置内容主题并描述撰写的目的

    主题设置为“代码可视化”,并将撰写目的设置为“介绍技术的核心概念和前沿应用”。

    ② 自动检索互联网相关资料

    ③ 使用LLM生成文章内容

    ④ 通过模拟对话优化生成内容

    ⑤ 展示生成内容

    得到生成文章,可以下载为PDF格式。

    4. 原理浅析

    STORM通过两个主要阶段来生成带有引用的长篇文章:

    • 预写阶段(Pre-writing stage):这个阶段系统基于互联网收集参考资料,并生成一个文章大纲。这是文章写作的准备阶段,帮助确定文章的结构和将要包含的关键点;
    • 写作阶段(Writing stage):有了大纲和参考资料,系统会利用这些资料生成完整的文章,并在文章中加入适当的引用。

    STORM的优势在于过程的自动化,特别是自动的提出好问题。但直接提示语言模型提出的问题效果并不理想,为了提高问题提问的深度和广度,STORM采用了两种策略:

    • 视角引导的问题提问(Perspective-Guided Question Asking):通过调查类似主题相关文章来发现不同的视角,并利用这些视角来控制提问的过程;
    • 模拟对话(Simulated Conversation):模拟了一个维基百科作者和一个互联网主题专家之间的对话,使语言模型能够更新对主题的理解并提出后续问题。

    整个生成的执行流程如下,可以看到生成一篇文章会进行多趟的处理:

    更多关于功能和原理的介绍可以阅读论文:Assisting in Writing Wikipedia-like Articles From Scratch with Large Language Models

    5. 总结

    使用STORM做技术调研相当的舒服,只需要拿到它生成的文章进行阅读并对内容进行甄别(大模型存在幻觉问题),这极大的提升了工作效率。在大模型时代如果有人说他不知道怎么学习和查找资料,那么估计99.9999999...%的概率只是而已😁。