ResearchGPT
1.0.0
Счастливая среда между поиском ИИ и агентами GPT
ResearchGPT-это инновационная концепция, спроектированная для объединения практической функциональности поисковых систем, способствующих моделям с многоэтапными рассуждениями о автономных агентах ИИ, таких как Auto-GPT и Babyagi. Эта концепция направлена на то, чтобы обеспечить сплоченного и продуктивного языкового модельного агента, который преодолевает ограничения, обнаруженные в настоящих инструментах искусственного интеллекта.
Нынешние автономные агенты ИИ, такие как Auto-GPT и Babyagi, демонстрируют замечательные достижения в области искусственного интеллекта. Они демонстрируют исключительные многоэтапные возможности рассуждения, решающие для сложных задач. Тем не менее, этих агентов часто подвергаются критике за их низкую надежность и несоответствие, что значительно ограничивает их практическое использование.
Между тем, поисковые системы с AI, такие как Bing AI и You.com, используют модели крупных языков (LLMS) для проведения веб-исследований. Несмотря на их технологическую изощренность, этим двигателям часто не хватает особого преимущества по сравнению с методами ручного поиска. Их поисковый область, как правило, сузится, отвечая на запросы на основе ограниченного набора источников и, по существу, перефразируя контент из статей с лучшим рейтингом. Этот ограниченный подход часто оставляет пользователей с недостаточной или чрезмерно конкретной информацией, препятствуя эффективному принятию решений.
С помощью ResearchGPT я стремлюсь гармонизировать вышеупомянутые сильные стороны технологий, создавая агента, который может провести надежные и эффективные веб -исследования. Он получает свои возможности рассуждений в цепочке размышлений от автономных агентов ИИ и использует надежные аспекты выполнения задачи поисковых систем, предлагающих сбалансированное практическое решение.
ResearchGPT применяет последовательность взаимосвязанных шагов, каждый из которых способствует созданию хорошо структурированных, богатых информационными результатами исследований. Эти шаги включают в себя начальный веб -поиск, оценку критических ссылок, извлечение контента, суммирование текста и, наконец, сборник отчета об исследовании.
По своей сути, цель сценария состоит в том, чтобы автоматизировать различные исследовательские задачи, создание последовательного рабочего процесса, который начинается с веб-поиска и завершается доставкой хорошо структурированных, богатых информационными исследованиями. Этот процесс включает в себя несколько взаимосвязанных шагов, каждый из которых набирает на последнем, чтобы создать выход, который намного больше, чем сумма его частей.
Первый шаг включает использование Google Custom Search API JSON для проведения целевого, далеко идущего поиска в Интернете. Точная интерпретация требований к исследованиям пользователя, сценарий способен получить наиболее релевантный контент в Интернете, используя поисковую инфраструктуру Google.
После поиска сценарий затем выполняет оценку полученных ссылок, оценивая их содержание для актуальности и надежности. Этот этап включает в себя процесс ранжирования и упорядочения, который организует ссылки, основанные на их целесообразности с данным вопросом исследования, тем самым определяя приоритеты в ценных ресурсах.
Как только наиболее подходящие ссылки выбраны, следующий шаг включает углубление в содержание этих веб-страниц и извлечение необходимой информации с использованием GPT-4 в порядке, указанном GPT-4 на предыдущем этапе. Это позволяет сценарию точно определять и извлекать только самые релевантные части информации, игнорируя любые посторонние данные.
Извлеченные данные затем суммируются. Эта задача выполняется моделью GPT-4, которая разгоняет контент в его наиболее важные моменты, создавая резюме, которая сохраняет всю критическую информацию, одновременно сбросив избыточные детали. Информация хранится в словаре вместе со ссылкой, из которой она была извлечена
Последний шаг в этом процессе включает в себя агрегирование всех суммированных данных и составление их в хорошо организованный отчет об исследовании, поддерживаемые фактическими данными. Этот отчет сформулирован для решения исходного запроса пользователя, предлагая всеобъемлющие идеи и выводы, которые были получены из широкого спектра надежных источников. Чтобы обеспечить прозрачность и отслеживание информации, все источники точно цитируются в отчете.
В заключение, этот сценарий является расширенным инструментом исследования, опытным объединением сферов ИИ и веб-поиска для предоставления подробных, структурированных и пользовательских исследовательских отчетов. Это значительно упрощает процесс исследования, позволяя пользователям сосредоточиться на анализе и интерпретации, а не теряются в море информации, доступной в Интернете.
Этот сценарий работает на Python 3.6 или более новее и опирается на следующие библиотеки Python:
Начните с ввода вашего исследовательского запроса, когда его подсказывают. Сценарий будет выполнять следующие задачи в последовательности: веб -поиск, извлечение ссылок и упорядочение, суммирование контента и генерация отчетов о исследованиях. Он выводит комплексный, хорошо структурированный исследовательский отчет, основанный на информации, собранной из Интернета.
Поскольку модели ИИ и API, используемые в этом сценарии, зависят от вероятностных методов, результаты могут немного различаться между прогонами. Следовательно, целесообразно пересечь информацию из других надежных источников.
