ResearchGPT
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Um meio feliz entre os agentes de busca da IA e GPT
A ResearchGPT é um conceito inovador, projetado para combinar a funcionalidade prática dos mecanismos de pesquisa movidos a modelos de idiomas com o raciocínio de várias etapas e cadeia de pensamentos de agentes de IA autônomos como GPT e Babyagi. O conceito tem como objetivo fornecer um agente coeso e produtivo de modelos de linguagem que supere as restrições encontradas nas atuais ferramentas de IA.
Os atuais agentes autônomos de IA, como auto-GPT e babyagi, demonstram avanços notáveis na inteligência artificial. Eles exibem recursos excepcionais de raciocínio em várias etapas, cruciais para tarefas complexas. No entanto, esses agentes são frequentemente criticados por sua baixa confiabilidade e inconsistência, limitando significativamente seu uso prático.
Enquanto isso, os mecanismos de pesquisa movidos a IA, como o Bing AI e You.com, aproveitam os grandes modelos de idiomas (LLMS) para realizar pesquisas na web. Apesar de sua sofisticação tecnológica, esses motores geralmente não têm uma vantagem distinta sobre as técnicas de pesquisa manual. Seu escopo de pesquisa tende a ser reduzido, respondendo a perguntas com base em um conjunto limitado de fontes e parafraseando essencialmente o conteúdo dos artigos mais bem classificados. Essa abordagem restrita geralmente deixa os usuários com informações insuficientes ou excessivamente específicas, dificultando a tomada de decisão eficaz.
Com a ResearchGPT, pretendo harmonizar os pontos fortes das tecnologias acima mencionadas, criando um agente que pode realizar pesquisas na web robustas e eficientes. Ele deriva suas capacidades de raciocínio da cadeia de pensamento de agentes autônomos de IA e aproveitam os aspectos confiáveis de conclusão de tarefas dos mecanismos de pesquisa movidos a IA, oferecendo uma solução prática e equilibrada.
A ResearchGPT aplica uma sequência de etapas interconectadas, cada uma contribuindo para a criação de resultados de pesquisa bem estruturados e ricos em informações. Essas etapas incluem uma pesquisa inicial da Web, avaliação crítica do link, extração de conteúdo, resumo de texto e, finalmente, a compilação do relatório de pesquisa.
Na sua essência, o objetivo do script é automatizar uma variedade de tarefas de pesquisa, criando um fluxo de trabalho coerente que começa com pesquisas na Web e culmina na entrega de relatórios de pesquisa bem estruturados e ricos em informações. Esse processo envolve várias etapas interconectadas, cada um com o último para criar uma saída muito maior que a soma de suas partes.
A primeira etapa envolve o uso da API JSON de pesquisa personalizada do Google para realizar uma pesquisa direcionada e de longo alcance da Web. Ao interpretar com precisão os requisitos de pesquisa do usuário, o script é capaz de recuperar o conteúdo mais relevante da Web, usando a infraestrutura de pesquisa do Google.
Após a pesquisa, o script executa uma avaliação dos links recuperados, avaliando seu conteúdo para relevância e confiabilidade. Essa fase envolve um processo de classificação e pedidos, que organiza os links com base em sua adequação à questão da pesquisa em questão, priorizando assim os recursos de alto valor.
Depois que os links mais adequados são selecionados, a próxima etapa envolve investigar o conteúdo dessas páginas da Web e extrair as informações necessárias usando o GPT-4 na ordem especificada pelo GPT-4 na etapa anterior. Isso permite que o script identifique e extraia apenas as informações mais relevantes, desconsiderando quaisquer dados estranhos.
Os dados extraídos são resumidos. Essa tarefa é executada pelo modelo GPT-4, que destila o conteúdo em seus pontos mais cruciais, criando um resumo que mantém todas as informações críticas enquanto eliminam os detalhes redundantes. A informação é armazenada em um dicionário junto com o link do qual foi recuperado
A etapa final do processo envolve agregar todos os dados resumidos e compilá-los em um relatório de pesquisa bem organizado e apoiado por evidências. Este relatório é formulado para abordar a consulta original do usuário, oferecendo informações e conclusões abrangentes que foram derivadas de uma ampla variedade de fontes confiáveis. Para garantir a transparência e a rastreabilidade das informações, todas as fontes são citadas com precisão no relatório.
Em conclusão, esse script permanece como uma ferramenta de pesquisa avançada, mesclando habilmente os reinos da IA e a pesquisa na Web para fornecer relatórios de pesquisa aprofundados, estruturados e contornados. Simplifica significativamente o processo de pesquisa, permitindo que os usuários se concentrem na análise e interpretação, em vez de se perder no mar de informações disponíveis na Web.
Este script é executado no Python 3.6 ou mais recente e depende das seguintes bibliotecas Python:
Comece inserindo sua consulta de pesquisa quando solicitado. O script executará as seguintes tarefas em sequência: pesquisas da Web, extração de links e pedidos, resumo de conteúdo e geração de relatórios de pesquisa. Ele gera um relatório de pesquisa abrangente e bem estruturado com base nas informações coletadas na web.
Como os modelos e APIs de IA usados neste script dependem de métodos probabilísticos, os resultados podem diferir ligeiramente entre as execuções. Portanto, é aconselhável verificar as informações de outras fontes confiáveis.
