STORM, un projet d'IA révolutionnaire de Stanford, offre une capacité incroyable - la capacité de générer des articles de style encyclopédique Wikipédia complets sur n'importe quel sujet donné. Il suffit de fournir un sujet, et STORM effectuera des recherches, synthétisera et présentera un article détaillé et bien structuré, avec des références aux sites Web sources.

Ce système alimenté par l'IA est un jeu de changement, permettant aux utilisateurs de créer rapidement et facilement du contenu informatif sur une grande variété de sujets. Le processus est remarquablement efficace, STORM explorant efficacement le Web, identifiant les informations pertinentes et les organisant dans un article cohérent et bien documenté.

L'une des principales caractéristiques de STORM est sa capacité à référencer les sites Web sources utilisés pour rassembler les informations. Cette transparence garantit que le contenu est bien ancré et permet aux utilisateurs d'approfondir le sujet en accédant aux sources d'origine.

Les applications potentielles de cette technologie sont vastes, de l'éducation et de la recherche à la création de contenu et au partage de connaissances. La capacité de STORM à générer des articles de haute qualité et informatifs à la demande peut faire gagner du temps, rationaliser les flux de travail et permettre aux utilisateurs d'explorer et de partager les connaissances plus efficacement.

Alors que STORM continue d'évoluer, avec des fonctionnalités comme le prochain "Mode de collaboration homme-IA", les possibilités de ce remarquable système d'IA ne cessent de croître. Explorez la puissance de STORM et ouvrez une nouvelle ère de création de contenu efficace et exhaustive.

Pour installer et configurer STORM AI localement sur votre ordinateur, suivez ces étapes :

1. Ouvrez Visual Studio Code (VSCode) et accédez au répertoire où vous souhaitez stocker le projet.
2. Clonez le référentiel GitHub de STORM en exécutant la commande suivante dans le terminal :

   git clone https://github.com/stanford-crfm/storm.git
   

3. Accédez au répertoire storm :

   cd storm
   

4. Créez un nouvel environnement Python à l'aide de votre outil de gestion d'environnement préféré (par exemple, conda, venv) :

   conda create -n storm python=3.11
   

5. Activez l'environnement :

   conda activate storm
   

6. Installez les dépendances requises en exécutant :

   pip install -r requirements.txt
   

7. Créez un fichier secrets.toml dans le répertoire racine du projet et ajoutez votre clé API OpenAI et votre clé API de recherche Bing :

   open_ai_api_type = "openai"
   open_ai_api_key = "your_openai_api_key"
   bing_search_api_key = "your_bing_search_api_key"
   

8. Copiez le fichier secrets.toml dans le répertoire frontend/streamlit :

   cp secrets.toml frontend/streamlit/
   

9. Accédez au répertoire frontend/streamlit :

   cd frontend/streamlit
   

10. Démarrez le serveur Streamlit :

    streamlit run storm.py
    

L'application STORM AI devrait maintenant être en cours d'exécution sur http://localhost:8501. Vous pouvez commencer votre première recherche en saisissant un sujet et en cliquant sur le bouton "Rechercher".

Vous pouvez tester le système STORM AI sans le configurer localement. Le projet fournit une page de démonstration sur storm.genie.stanford.edu où vous pouvez voir des pages pré-recherchées.

La page de démonstration comporte déjà plusieurs pages qui ont été entièrement étudiées par le système STORM AI. Vous pouvez explorer ces pages pour vous faire une idée des capacités du système.

Une fonctionnalité notable à venir est le "Mode de collaboration homme-IA", qui semble très prometteur et permettra aux utilisateurs d'interagir avec le système d'IA de manière plus collaborative.

Dans l'ensemble, la page de démonstration offre un excellent moyen d'expérimenter le système STORM AI sans avoir à passer par le processus d'installation. Elle met en avant les impressionnantes capacités de recherche du système et le potentiel des futurs développements en matière de collaboration homme-IA.

Selon les informations fournies, le projet STORM AI de Stanford développe actuellement une fonctionnalité de "Mode de collaboration homme-IA" qui sera bientôt disponible. Cette fonctionnalité semble permettre une approche plus interactive et collaborative entre les humains et le système d'IA.

Bien que les détails de cette prochaine fonctionnalité ne soient pas encore complètement connus, la transcription suggère qu'elle permettra aux utilisateurs de s'engager avec l'IA d'une manière plus dynamique, autorisant potentiellement une rétroaction en temps réel, un affinement du processus de recherche et une intégration plus fluide de l'expertise humaine et des capacités de l'IA.

La disponibilité de ce Mode de collaboration homme-IA est un développement passionnant, car il pourrait potentiellement améliorer l'utilité et la polyvalence du système STORM AI, permettant aux utilisateurs de tirer parti des capacités de recherche de l'IA tout en conservant un rôle plus actif dans le processus de génération de connaissances.

Pour résoudre les problèmes et optimiser la configuration locale de STORM AI, envisagez les étapes suivantes :

1. Vérifier la configuration de l'environnement : Assurez-vous que votre environnement Python est correctement configuré. Vérifiez que les dépendances requises sont installées en exécutant pip freeze et en comparant la sortie au fichier requirements.txt.

2. Vérifier le fichier Secrets.toml : Assurez-vous que le fichier secrets.toml est correctement rempli avec les clés API nécessaires pour OpenAI et Bing (ou tout autre fournisseur de recherche que vous choisissez d'utiliser). Vérifiez attentivement la syntaxe et les valeurs pour vous assurer qu'il n'y a pas de fautes de frappe ou d'erreurs.

3. Inspecter les journaux : Examinez attentivement les journaux générés par l'application STORM AI. Recherchez les messages d'erreur ou les avertissements qui pourraient vous donner des indications sur les problèmes que vous rencontrez.

4. Explorer d'autres fournisseurs de recherche : Si vous rencontrez des problèmes avec les fonctionnalités de web scraping utilisant l'API Bing, envisagez d'explorer d'autres fournisseurs de recherche, comme Google ou Wolfram Alpha. Le projet STORM AI peut prendre en charge ces fournisseurs, ou vous devrez peut-être mettre en œuvre des solutions de web scraping personnalisées.

5. Étudier l'intégration des modèles de langage locaux : Comme mentionné dans la transcription, le projet STORM AI prend en charge l'intégration de modèles de langage (LLM) locaux comme LLaMA ou Vicuna. Explorez la documentation et les problèmes GitHub pour voir si vous pouvez faire fonctionner ces options de LLM locaux, ce qui pourrait fournir une solution plus autonome et hors ligne.

6. Rester à jour : Surveillez le référentiel GitHub de STORM AI pour toute mise à jour, correction de bogue ou nouvelle fonctionnalité qui pourrait résoudre les problèmes auxquels vous êtes confronté. Le projet est activement maintenu et les développeurs peuvent avoir apporté des améliorations depuis l'enregistrement de la transcription.

7. Rechercher le soutien de la communauté : Si vous continuez à rencontrer des difficultés, envisagez de contacter la communauté STORM AI sur GitHub ou d'autres forums pertinents. Les développeurs et d'autres utilisateurs pourront peut-être vous guider et vous aider à résoudre vos problèmes de configuration.

L'exécution de STORM AI localement offre plusieurs avantages par rapport à la seule utilisation de l'API OpenAI :

1. Capacités hors ligne : Lorsque vous exécutez STORM AI localement, vous pouvez effectuer des recherches et générer des articles sans connexion Internet. Cela rend l'outil plus accessible et indépendant de la disponibilité des API externes.

2. Confidentialité et sécurité : En exécutant STORM AI sur votre propre machine, vous avez plus de contrôle sur les données et pouvez vous assurer qu'elles restent dans votre environnement privé, renforçant ainsi la confidentialité et la sécurité.

3. Personnalisation et flexibilité : L'hébergement local de STORM AI vous permet de l'adapter à vos besoins spécifiques, comme l'intégration de vos propres sources de données ou la modification des algorithmes sous-jacents.

4. Économies de coûts : Bien que l'API OpenAI offre un moyen pratique d'accéder aux capacités de STORM AI, l'exécution locale peut potentiellement vous faire réaliser des économies, surtout si vous avez des besoins d'utilisation élevés.

5. Latence réduite : L'exécution des recherches et de la génération d'articles sur votre machine locale peut se traduire par des temps de réponse plus rapides par rapport à l'utilisation de l'API OpenAI, qui peut être soumise à la latence du réseau et aux files d'attente de requêtes API.

Pour configurer STORM AI localement, suivez les instructions détaillées fournies dans l'introduction. En tirant parti de l'option de déploiement local, vous pouvez débloquer tout le potentiel de cet outil de recherche IA puissant et l'adapter à vos besoins spécifiques.

Le projet Stanford présenté dans cette transcription est un outil alimenté par l'IA impressionnant capable de générer des articles de style encyclopédique Wikipédia complets sur n'importe quel sujet donné. Les principaux points forts de ce système incluent :

• Il peut effectuer des recherches approfondies sur un sujet, couvrant divers aspects tels que les affaires, l'industrie, la santé, l'éducation et la sécurité.
• Pour chaque fait présenté dans l'article, il fournit une référence à la source Web d'origine, assurant ainsi la transparence et la crédibilité.
• Le système peut être exécuté localement, à l'exception de la fonctionnalité de recherche Web, qui s'appuie sur l'API OpenAI.
• Les utilisateurs peuvent tester le système sans le configurer localement en visitant la page de démonstration sur storm.genie.stanford.edu.
• Le projet est open source et a suscité un intérêt important, avec près de 62 000 étoiles sur GitHub.

Dans l'ensemble, cet outil de recherche IA est un exemple du potentiel de la génération de contenu pilotée par l'IA et pourrait être une ressource précieuse pour les chercheurs, les éducateurs et toute personne souhaitant acquérir rapidement des connaissances approfondies sur un sujet particulier.