大家好，今天跟大家分享 一个由大语言模型（LLM）加持的知识管理系统，用于研究某个课题并生成带有引文的完整报告。
输入研究的主题，并详细说明写这篇文章的目的，等待三分钟左右，storm会自动在网络上检索并解读整理输出总结的报告！！！
storm 简介
官方介绍:
STORM 是一个LLM系统，可以根据互联网搜索从头开始编写类似维基百科的文章。
虽然该系统无法生成通常需要大量编辑的可发表文章，但经验丰富的维基百科编辑发现它在预写作阶段很有帮助。
STORM 如何工作：
STORM 将生成带有引用的长文章分为两个步骤：
预写阶段：系统通过互联网进行研究，收集参考资料并生成大纲。
写作阶段：系统使用大纲和参考文献生成带有引文的全文文章。
STORM 认为研究过程自动化的核心是自动提出好的问题。直接提示语言模型提出问题效果并不好。为了提高问题的深度和广度，STORM 采用了两种策略：
观点引导提问：给定输入主题，STORM 通过调查类似主题的现有文章来发现不同的观点，并使用它们来控制提问过程。
模拟对话：STORM 模拟维基百科作者和基于互联网资源的主题专家之间的对话，使语言模型能够更新其对主题的理解并提出后续问题。
storm 具体使用
1、输入主题并详细说明写这篇文章的目的
如下所示，我尝试让storm去搜索多模态大模型相关的内容，并且希望它帮忙总结一些垂直领域微调的经验
2、点击运行，则会自动开始理解需求，并在互联网上收集一大堆相关的文章，如下所示：
Start browsing the Internet. (Step 2 /4)
根据收集的文章资料，进一步的处理，并最终输出下面的内容，左边是目录，右边是具体的内容：
点击最底下的 Show as PDF 可以将模型总结的结果输出成pdf文件，并且可以保存到本地，并且附带所有引用的参考文章链接
而且整个过程只需3分钟就完成了。
从内容来看，不是很准，没能找到非常想要的结果，也可能是我的prompt写的不够好，但是看着非常实用，值得推荐一波。
论文和项目地址：
https://storm.genie.stanford.edu/
https://arxiv.org/abs/2402.14207
https://github.com/stanford-oval/storm/
