ResearchGPT
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Un medio feliz entre la búsqueda de IA y los agentes GPT
ResearchGPT es un concepto innovador, diseñado para combinar la funcionalidad práctica de los motores de búsqueda con modelos de lenguaje con el razonamiento de la cadena de pensamiento de múltiples pasos de agentes autónomos de IA como Auto-GPT y Babyagi. El concepto tiene como objetivo proporcionar un agente de modelo de lenguaje cohesivo y productivo que supera las limitaciones que se encuentran en las herramientas de IA actuales.
Los agentes de IA autónomos actuales, como Auto-GPT y Babyagi, demuestran avances notables en la inteligencia artificial. Exhiben capacidades excepcionales de razonamiento de varios pasos, cruciales para tareas complejas. Sin embargo, estos agentes a menudo son criticados por su baja confiabilidad e inconsistencia, lo que limita significativamente su uso práctico.
Mientras tanto, los motores de búsqueda con IA como Bing AI y You.com aprovechan los modelos de idiomas grandes (LLM) para realizar investigaciones web. A pesar de su sofisticación tecnológica, estos motores a menudo carecen de una ventaja distintiva sobre las técnicas de búsqueda manual. Su alcance de búsqueda tiende a reducirse, respondiendo consultas basadas en un conjunto limitado de fuentes y esencialmente parafraseando el contenido de los artículos mejor clasificados. Este enfoque restringido a menudo deja a los usuarios con información insuficiente o demasiado específica, lo que obstaculiza la toma de decisiones efectiva.
Con ResearchGPT, su objetivo es armonizar las fortalezas de las tecnologías antes mencionadas, creando un agente que puede realizar investigaciones web robustas y eficientes. Deriva sus capacidades de razonamiento de la cadena de pensamiento de los agentes autónomos de IA y aprovecha los aspectos confiables de finalización de tareas de los motores de búsqueda con IA, que ofrece una solución práctica y equilibrada.
ResearchGPT aplica una secuencia de pasos interconectados, cada uno contribuyendo a la creación de resultados de investigación bien estructurados y ricos en información. Estos pasos incluyen una búsqueda web inicial, evaluación de enlaces críticos, extracción de contenido, resumen de texto y, finalmente, la compilación del informe de investigación.
En esencia, el propósito del script es automatizar una variedad de tareas de investigación, creando un flujo de trabajo coherente que comience con búsquedas en la web y culmine en la entrega de informes de investigación bien estructurados y ricos en información. Este proceso implica varios pasos interconectados, cada construcción de la última para crear una salida que sea mucho mayor que la suma de sus partes.
El primer paso implica el uso de la API JSON de búsqueda de Google Custom Search para realizar una búsqueda específica y de gran alcance de la web. Al interpretar con precisión los requisitos de investigación del usuario, el script puede recuperar el contenido más relevante en la web, haciendo uso de la infraestructura de búsqueda de Google.
Después de la búsqueda, el script realiza una evaluación de los enlaces recuperados, evaluando su contenido de relevancia y confiabilidad. Esta fase implica un proceso de clasificación y pedido, que organiza los enlaces en función de su idoneidad a la pregunta de investigación en cuestión, priorizando así los recursos de alto valor.
Una vez que se seleccionan los enlaces más adecuados, el siguiente paso implica profundizar en el contenido de estas páginas web y extraer la información necesaria utilizando GPT-4 en el orden especificado por GPT-4 en el paso anterior. Esto permite que el script identifique y extraiga solo las piezas de información más relevantes, sin tener en cuenta los datos extraños.
Luego se resumen los datos extraídos. Esta tarea es realizada por el modelo GPT-4, que destila el contenido en sus puntos más cruciales, creando un resumen que conserva toda la información crítica mientras arroja los detalles redundantes. La información se almacena en un diccionario junto con el enlace del que se recuperó
El paso final en el proceso implica agregar todos los datos resumidos y compilarlos en un informe de investigación bien organizado y respaldado por evidencia. Este informe está formulado para abordar la consulta original del usuario, ofreciendo ideas y conclusiones integrales que se han derivado de una amplia gama de fuentes confiables. Para garantizar la transparencia y la trazabilidad de la información, todas las fuentes se citan con precisión dentro del informe.
En conclusión, este script se erige como una herramienta de investigación avanzada, fusionando expertamente los ámbitos de la IA y la búsqueda web para entregar informes de investigación en profundidad, estructurados y con el usuario. Simplifica significativamente el proceso de investigación, lo que permite a los usuarios centrarse en el análisis e interpretación, en lugar de perderse en el mar de información disponible en la web.
Este script se ejecuta en Python 3.6 o más nuevo y se basa en las siguientes bibliotecas de Python:
Comience ingresando su consulta de investigación cuando se le solicite. El script realizará las siguientes tareas en secuencia: búsquedas web, extracción y pedido de enlaces, resumen de contenido y generación de informes de investigación. Extiende un informe de investigación integral y bien estructurado basado en la información recopilada de la Web.
Como los modelos de IA y las API utilizadas en este script dependen de los métodos probabilísticos, los resultados podrían diferir ligeramente entre las ejecuciones. Por lo tanto, es aconsejable verificar la información de otras fuentes confiables.
