告别写作难题：用AI“私人助理”轻松打造维基百科式文章！
笔者完整分析过storm这个项目的源码，对其核心流程烂熟于心。最近这个项目莫名其妙在国内又火了，还是写一篇介绍一下吧。
写在前面
这是我做过的一个详细的流程拆解，尺寸限制就不放大图了这个项目的核心优势，一言以蔽之，发明了一种抽取高质量知识的方法。
核心就是高质量！高质量！还是高质量！
高质量信息有了，写维基百科文章也就不是什么难题了。
另外我之前介绍过一个叫做DSPy的框架，也是斯坦福开源的，这个项目中深度使用了。
下面进入正文
还在为长文写作抓耳挠腮？还在为资料搜集头昏脑涨？ 别怕！全新AI写作神器 STORM 来解救你啦！它能像你专属的研究助理，自动搜集资料、多视角分析、结构化内容，轻松生成高质量维基百科式文章！更有 Co-STORM 版本，让你与AI协同共创，打造知识的完美图景！ 让你告别写作难题，享受高效创作的乐趣！ 赶紧体验，开启你的智能写作之旅！
这两个系统已经吸引了超过70,000人尝试使用，显示出巨大的应用潜力。
据项目作者介绍：以维基百科场景为例，他们采访了真实的维基百科编辑
• 100%的受访者认为STORM的预写作阶段能帮助到他们 • 80%的受访者认为STORM对他们编辑新的主题文章有帮助 • 70%的受访者认为STORM是维基百科社区会采访的潜力股实用工具
STORM：你的AI“研究助理”
STORM（Synthesis of Topic Outlines through Retrieval and Multi-perspective Question Asking 通过检索和多视角提问合成主题大纲）是由斯坦福大学开发的一款基于大型语言模型（LLM）的创新系统。它能够模拟人类的写作流程，从头开始撰写高质量的维基百科式文章，并提供详细的参考资料。
STORM 的核心优势在于：
• 自动化前置研究： 无需自己费力搜索，STORM 会自动进行互联网检索，帮你收集和筛选可靠的信息。 • 多视角信息探索： 通过模拟不同 “专家” 的提问和解答，帮你从不同角度理解主题，避免片面性。 • 结构化内容组织： STORM 会自动生成清晰的文章提纲，让你的写作思路更清晰，内容更连贯。
更厉害的是，STORM 还进化出了 Co-STORM 版本！
Co-STORM：人机协作，知识共创
Co-STORM 不仅仅是一个自动化工具，更是一个人机协作的平台。它允许你与 AI 协同工作，共同探索知识。
Co-STORM 的特色功能包括：
• 协作式对话： 你可以像与真人对话一样，与 Co-STORM 的 LLM 专家和 “主持人” 进行互动，共同讨论和探索主题。 • 思维导图辅助： Co-STORM 会自动维护一个思维导图，将收集到的信息以结构化的方式呈现，帮助你更好地理解和组织知识。 • 主动引导： 你可以随时提出自己的问题和观点，引导对话的方向，让 AI 更贴合你的需求。
STORM 和 Co-STORM 的工作原理
STORM:
1. 预写作阶段： STORM会像一个经验丰富的研究员一样，进行互联网检索，收集信息、分析资料，并生成一个清晰的文章大纲。 2. 写作阶段： 基于大纲和参考资料，STORM 会自动生成包含引用的完整文章。
Co-STORM:
1. 多方协作： 系统中的 LLM 专家、主持人和你一起，针对某个主题展开深入探讨。 2. 知识建构： 你可以随时插入自己的想法，引导讨论方向。Co-STORM 会维护一个思维导图，将信息组织成清晰的结构。 3. 报告生成： 基于讨论结果，系统会自动生成最终的知识报告。
如何使用 STORM？
使用方法在文末
STORM 的应用场景
• 学术研究： 快速掌握新的研究领域，撰写高质量的文献综述。 • 知识学习： 深入了解任何感兴趣的主题，构建自己的知识体系。 • 内容创作： 快速生成高质量的文章，为博客、公众号等平台提供内容支持。 • 项目管理： 收集项目所需的信息，制定详细的方案和报告。
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效果如下
GitHub 地址：https://github.com/stanford-oval/storm
