ResearchGPT
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Un juste milieu entre la recherche d'IA et les agents GPT
ResearchGPT est un concept innovant, conçu pour combiner la fonctionnalité pratique des moteurs de recherche alimentés par le modèle de langue avec le raisonnement en plusieurs étapes et en chaîne d'agents d'IA autonomes comme Auto-GPT et Babyagi. Le concept vise à fournir un agent de modèle de langage cohésif et productif qui surmonte les contraintes trouvées dans les outils d'IA actuels.
Les agents d'IA autonomes actuels, tels que Auto-GPT et Babyagi, démontrent des progrès remarquables en matière d'intelligence artificielle. Ils présentent des capacités de raisonnement en plusieurs étapes exceptionnelles, cruciales pour les tâches complexes. Cependant, ces agents sont souvent critiqués pour leur faible fiabilité et leur incohérence, limitant considérablement leur utilisation pratique.
Pendant ce temps, les moteurs de recherche alimentés par AI comme Bing AI et You.com exploitent les modèles de grandes langues (LLM) pour mener une recherche sur le Web. Malgré leur sophistication technologique, ces moteurs manquent souvent d'un avantage distinctif sur les techniques de recherche manuelle. Leur portée de recherche a tendance à être rétrécie, répondant aux requêtes basées sur un ensemble limité de sources et paraphrasant essentiellement le contenu des articles les mieux classés. Cette approche limitée laisse souvent aux utilisateurs des informations insuffisantes ou trop spécifiques, ce qui entrave une prise de décision efficace.
Avec ResearchGPT, je vise à harmoniser les forces des technologies susmentionnées, créant un agent qui peut effectuer une recherche Web robuste et efficace. Il tire ses capacités de raisonnement en chaîne de la chaîne des agents d'IA autonomes et exploite les aspects d'achèvement des tâches fiables des moteurs de recherche alimentés par l'IA, offrant une solution pratique et pratique.
ResearchGPT applique une séquence d'étapes interconnectées, chacune contribuant à la création de sorties de recherche riches en information bien structurées. Ces étapes incluent une recherche Web initiale, une évaluation des liens critiques, une extraction de contenu, un résumé de texte et enfin, la compilation du rapport de recherche.
À la base, l'objectif du script est d'automatiser une variété de tâches de recherche, créant un flux de travail cohérent qui commence par les recherches sur le Web et culmine dans la livraison de rapports de recherche bien structurés et riches en information. Ce processus implique plusieurs étapes interconnectées, chacune s'appuyant sur la dernière pour créer une sortie beaucoup plus grande que la somme de ses pièces.
La première étape consiste à utiliser l'API JSON de recherche personnalisée Google pour effectuer une recherche ciblée et de grande envergure du Web. En interprétant avec précision les exigences de recherche de l'utilisateur, le script est en mesure de récupérer le contenu le plus pertinent sur le Web, en utilisant l'infrastructure de recherche de Google.
Après la recherche, le script effectue ensuite une évaluation des liens récupérés, évaluant leur contenu pour la pertinence et la fiabilité. Cette phase implique un processus de classement et de commande, qui organise les liens en fonction de leur pertinence à la question de recherche à accomplir, priorisant ainsi les ressources de grande valeur.
Une fois les liens les plus appropriés sélectionnés, l'étape suivante consiste à plonger dans le contenu de ces pages Web et à extraire les informations nécessaires à l'aide de GPT-4 dans l'ordre spécifié par GPT-4 à l'étape précédente. Cela permet au script de localiser et d'extraire uniquement les informations les plus pertinentes, sans tenir compte de toutes les données étrangères.
Les données extraites sont ensuite résumées. Cette tâche est effectuée par le modèle GPT-4, qui distille le contenu dans ses points les plus cruciaux, créant un résumé qui conserve toutes les informations critiques tout en perdant les détails redondants. Les informations sont stockées dans un dictionnaire avec le lien à partir duquel il a été récupéré
La dernière étape du processus consiste à agréger toutes les données résumées et à la compiler dans un rapport de recherche bien organisé et soutenu par des preuves. Ce rapport est formulé pour répondre à la requête originale de l'utilisateur, offrant des informations et des conclusions complètes qui ont été dérivées d'un large éventail de sources fiables. Pour assurer la transparence et la traçabilité des informations, toutes les sources sont citées avec précision dans le rapport.
En conclusion, ce script est un outil de recherche avancé, fusionnant de manière experte les domaines de l'IA et de la recherche sur le Web pour fournir des rapports de recherche approfondis, structurés et adaptés par les utilisateurs. Il simplifie considérablement le processus de recherche, permettant aux utilisateurs de se concentrer sur l'analyse et l'interprétation, plutôt que de se perdre dans la mer d'informations disponibles sur le Web.
Ce script s'exécute sur Python 3.6 ou plus récent et s'appuie sur les bibliothèques Python suivantes:
Commencez par saisir votre requête de recherche lorsque vous y êtes invité. Le script effectuera les tâches suivantes en séquence: recherches sur le Web, extraction et commande de liens, résumé de contenu et génération de rapports de recherche. Il publie un rapport de recherche complet et bien structuré basé sur les informations recueillies sur le Web.
Comme les modèles AI et les API utilisés dans ce script reposent sur des méthodes probabilistes, les résultats peuvent légèrement différer entre les exécutions. Par conséquent, il est conseillé de transformer les informations provenant d'autres sources fiables.
