ResearchGPT
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Ein glückliches Medium zwischen KI -Suche und GPT -Agenten
ResearchGPT ist ein innovatives Konzept, das zur Kombination der praktischen Funktionalität von Suchmaschinen mit Sprachmodells mit dem mehrstufigen, übergedachten Ketten Denken autonomer KI-Agenten wie Auto-GPT und Babyagi kombiniert wurde. Das Konzept zielt darauf ab, einen zusammenhängenden und produktiven Sprachmodellagenten bereitzustellen, der die Einschränkungen der gegenwärtigen KI -Tools überwindet.
Aktuelle autonome KI-Agenten wie Auto-GPT und Babyagi zeigen bemerkenswerte Fortschritte in der künstlichen Intelligenz. Sie weisen außergewöhnliche Multi-Schritt-Argumentationsfunktionen auf, die für komplexe Aufgaben von entscheidender Bedeutung sind. Diese Wirkstoffe werden jedoch häufig wegen ihrer geringen Zuverlässigkeit und Inkonsistenz kritisiert, was ihre praktische Verwendung erheblich einschränkt.
In der Zwischenzeit nutzen AI-betriebene Suchmaschinen wie Bing AI und You.com große Sprachmodelle (LLMs), um Webforschung durchzuführen. Trotz ihrer technologischen Raffinesse fehlt diesen Motoren häufig ein unverwechselbarer Vorteil gegenüber manuellen Suchtechniken. Ihr Suchumfang wird in der Regel eingegrenzt und beantwortet Abfragen basierend auf einer begrenzten Quellen und paraphrasiert Inhalte aus den obersten Artikeln. Dieser eingeschränkte Ansatz lässt Benutzer häufig unzureichende oder übermäßig spezifische Informationen, was eine effektive Entscheidungsfindung behindert.
Mit ResearchGPT möchte ich die Stärken der oben genannten Technologien harmonisieren und einen Agenten schaffen, der robuste und effiziente Webforschung durchführen kann. Es leitet seine Fähigkeiten der Kette der Gedanken von autonomen KI-Agenten ab und nutzt die zuverlässigen Aspekte der Aufgabenabschluss von AI-betriebenen Suchmaschinen und bietet eine ausgewogene, praktische Lösung.
ResearchGPT wendet eine Folge von miteinander verbundenen Schritten an, die jeweils zur Schaffung von gut strukturierten, informationsreichen Forschungsergebnissen beitragen. Diese Schritte umfassen eine erste Websuche, eine Bewertung der kritischen Link, die Extraktion des Inhalts, eine Textübersicht und schließlich die Zusammenstellung des Forschungsberichts.
Im Kern besteht der Zweck des Skripts darin, eine Vielzahl von Forschungsaufgaben zu automatisieren und einen kohärenten Workflow zu erstellen, der mit Websuche beginnt und bei der Bereitstellung gut strukturierter, informationsreicher Forschungsberichte gipfelt. Dieser Prozess beinhaltet mehrere miteinander verbundene Schritte, wobei jedes auf dem Letzten eine Ausgabe erstellt, die viel größer ist als die Summe seiner Teile.
Der erste Schritt besteht darin, die Google Custom Search JSON-API zu verwenden, um eine gezielte, weitreichende Suche im Web durchzuführen. Durch die genaue Interpretation der Forschungsanforderungen des Benutzers kann das Skript die relevantesten Inhalte im Web abrufen und die Suchinfrastruktur von Google verwenden.
Nach der Suche führt das Skript eine Bewertung der abgerufenen Links durch und bewertet ihren Inhalt auf Relevanz und Zuverlässigkeit. Diese Phase umfasst einen Ranking- und Bestellprozess, der die Verbindungen basierend auf ihrer Angemessenheit zu der vorliegenden Forschungsfrage ordnet und damit hochwertige Ressourcen priorisiert.
Sobald die am besten geeigneten Links ausgewählt sind, besteht der nächste Schritt darin, sich mit dem Inhalt dieser Webseiten zu befassen und die erforderlichen Informationen mit GPT-4 in der von GPT-4 angegebenen Reihenfolge im vorherigen Schritt zu extrahieren. Dadurch kann das Skript nur die relevantesten Informationen bestimmen und extrahieren und alle fremden Daten ignorieren.
Die extrahierten Daten werden dann zusammengefasst. Diese Aufgabe wird vom GPT-4-Modell ausgeführt, das den Inhalt in seine wichtigsten Punkte ausfällt und eine Zusammenfassung erstellt, die alle kritischen Informationen behält und gleichzeitig die redundanten Details abgibt. Die Informationen werden in einem Wörterbuch zusammen mit dem Link gespeichert, aus dem es abgerufen wurde
Der letzte Schritt im Prozess beinhaltet die Zusammenführung aller zusammenfassenden Daten und die Zusammenstellung dieser zu einem gut organisierten, mit Beweismittel unterstützten Forschungsbericht. Dieser Bericht wird so formuliert, dass die ursprüngliche Abfrage des Benutzers angegangen wird und umfassende Erkenntnisse und Schlussfolgerungen bietet, die aus einer breiten Palette zuverlässiger Quellen stammen. Um die Transparenz und Rückverfolgbarkeit der Informationen zu gewährleisten, werden alle Quellen im Bericht genau angegeben.
Zusammenfassend lässt sich sagen, dass dieses Skript ein erweitertes Forschungsinstrument ist und die Bereiche der KI und der Websuche fachmännisch zusammenführt, um eingehende, strukturierte und benutzerdefinierte Forschungsberichte zu liefern. Es vereinfacht den Forschungsprozess erheblich und ermöglicht es den Benutzern, sich auf die Analyse und Interpretation zu konzentrieren, anstatt sich im im Internet verfügbaren Informationsmeer zu verlieren.
Dieses Skript wird auf Python 3.6 oder neuer ausgeführt und basiert auf den folgenden Python -Bibliotheken:
Beginnen Sie, wenn Sie Ihre Forschungsabfrage eingeben, wenn Sie aufgefordert werden. Das Skript führt die folgenden Aufgaben in Sequenz aus: Websuche, Linkextraktion und -auftrag, Inhaltsübersicht und Erzeugung von Forschungsberichten. Es gibt einen umfassenden, gut strukturierten Forschungsbericht aus, der auf den aus dem Web gesammelten Informationen basiert.
Da die in diesem Skript verwendeten KI -Modelle und APIs auf probabilistischen Methoden beruhen, können sich die Ergebnisse zwischen den Läufen leicht unterscheiden. Daher ist es ratsam, die Informationen aus anderen zuverlässigen Quellen zu überprüfen.
