STORM, een baanbrekend AI-project van Stanford, biedt een ongelooflijke mogelijkheid - de mogelijkheid om uitgebreide Wikipedia-achtige artikelen te genereren over elk gegeven onderwerp. Geef gewoon een onderwerp op en STORM zal onderzoeken, synthetiseren en een gedetailleerd, goed gestructureerd artikel presenteren, compleet met verwijzingen naar de bronwebsites.

Dit door AI aangedreven systeem is een game-changer, waardoor gebruikers snel en moeiteloos informatieve content kunnen creëren over een breed scala aan onderwerpen. Het proces is opmerkelijk efficiënt, waarbij STORM efficiënt het web afzoekt, relevante informatie identificeert en deze organiseert in een coherent, goed onderbouwd artikel.

Eén van de opvallende kenmerken van STORM is zijn vermogen om te verwijzen naar de bronwebsites die zijn gebruikt om de informatie te verzamelen. Deze transparantie zorgt ervoor dat de inhoud goed gefundeerd is en gebruikers de mogelijkheid biedt om dieper in het onderwerp te duiken door toegang te krijgen tot de oorspronkelijke bronnen.

De potentiële toepassingen van deze technologie zijn enorm, van onderwijs en onderzoek tot contentcreatie en kennisdeling. STORM's vermogen om op verzoek hoogwaardige, informatieve artikelen te genereren, kan tijd besparen, werkstromen stroomlijnen en gebruikers in staat stellen kennis efficiënter te verkennen en te delen.

Naarmate STORM blijft evolueren, met functies als de aankomende "Human-AI Collaboration Mode", blijven de mogelijkheden voor dit opmerkelijke AI-systeem groeien. Ontdek de kracht van STORM en ontgrendel een nieuw tijdperk van efficiënte, uitgebreide contentcreatie.

Om STORM AI lokaal op uw computer te installeren en in te stellen, volgt u deze stappen:

1. Open Visual Studio Code (VSCode) en navigeer naar de map waar u het project wilt opslaan.
2. Kloon de STORM GitHub-repository door de volgende opdracht in de terminal uit te voeren:

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

3. Ga naar de storm-map:

   cd storm
   

4. Maak een nieuwe Python-omgeving aan met behulp van uw favoriete omgevingsbeheer-tool (bijv. conda, venv):

   conda create -n storm python=3.11
   

5. Activeer de omgeving:

   conda activate storm
   

6. Installeer de vereiste afhankelijkheden door het volgende uit te voeren:

   pip install -r requirements.txt
   

7. Maak een secrets.toml-bestand in de hoofdmap van het project en voeg uw OpenAI API-sleutel en Bing Search API-sleutel toe:

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

8. Kopieer het secrets.toml-bestand naar de frontend/streamlit-map:

   cp secrets.toml frontend/streamlit/
   

9. Ga naar de frontend/streamlit-map:

   cd frontend/streamlit
   

10. Start de Streamlit-server:

    streamlit run storm.py
    

De STORM AI-applicatie zou nu moeten draaien op http://localhost:8501. U kunt uw eerste onderzoek starten door een onderwerp in te voeren en op de knop "Onderzoek" te klikken.

U kunt het STORM AI-systeem testen zonder het lokaal in te stellen. Het project biedt een demopagina op storm.genie.stanford.edu waar u vooraf onderzochte pagina's kunt bekijken.

De demopagina bevat al verschillende pagina's die volledig zijn onderzocht door het STORM AI-systeem. U kunt deze pagina's verkennen om een indruk te krijgen van de mogelijkheden van het systeem.

Eén opvallende functie die binnenkort beschikbaar komt, is de "Human AI Collaboration Mode", die er veelbelovend uitziet en gebruikers in staat zal stellen op een meer samenwerkende manier met het AI-systeem te interacteren.

Over het geheel genomen biedt de demopagina een uitstekende manier om het STORM AI-systeem te ervaren zonder het installatieproces te hoeven doorlopen. Het toont de indrukwekkende onderzoekscapaciteiten van het systeem en het potentieel voor toekomstige ontwikkelingen in mens-AI-samenwerking.

Volgens de verstrekte informatie ontwikkelt het STORM AI-project van Stanford momenteel een "Human-AI Collaboration Mode"-functie die binnenkort beschikbaar zal komen. Deze functie lijkt een meer interactieve en samenwerkende aanpak tussen mensen en het AI-systeem mogelijk te maken.

Hoewel de details van deze aankomende functie nog niet volledig bekend zijn, suggereert de transcript dat het gebruikers in staat zal stellen op een dynamischere manier met de AI om te gaan, waarbij mogelijk real-time feedback, verfijning van het onderzoeksproces en een naadloze integratie van menselijke expertise en de mogelijkheden van de AI mogelijk zijn.

De beschikbaarheid van deze Human-AI Collaboration Mode is een opwindende ontwikkeling, aangezien het de bruikbaarheid en veelzijdigheid van het STORM AI-systeem mogelijk kan vergroten, waardoor gebruikers de onderzoeksmogelijkheden van de AI kunnen benutten, terwijl ze een actievere rol behouden in het kennisgenereringsproces.

Om de lokale installatie van STORM AI te troubleshooten en te optimaliseren, kunt u de volgende stappen overwegen:

1. Controleer de omgevingsinstallatie: Zorg ervoor dat uw Python-omgeving correct is geconfigureerd. Controleer of de vereiste afhankelijkheden zijn geïnstalleerd door pip freeze uit te voeren en de uitvoer te vergelijken met het requirements.txt-bestand.

2. Controleer het secrets.toml-bestand: Zorg ervoor dat het secrets.toml-bestand correct is ingevuld met de benodigde API-sleutels voor OpenAI en Bing (of een andere zoekaanbieder die u wilt gebruiken). Controleer de syntaxis en waarden om er zeker van te zijn dat er geen typfouten of fouten zijn.

3. Inspecteer de logboeken: Onderzoek de logboeken die door de STORM AI-applicatie worden gegenereerd zorgvuldig. Kijk naar eventuele foutmeldingen of waarschuwingen die inzicht kunnen geven in de problemen die u ondervindt.

4. Onderzoek alternatieve zoekaanbieders: Als u problemen ondervindt met de web-scraping-functionaliteit met behulp van de Bing-API, overweeg dan om alternatieve zoekaanbieders, zoals Google of Wolfram Alpha, te onderzoeken. Het STORM AI-project kan ondersteuning bieden voor deze aanbieders, of u moet mogelijk aangepaste web-scraping-oplossingen implementeren.

5. Onderzoek de integratie van lokale LLM: Zoals vermeld in de transcript, heeft het STORM AI-project ondersteuning voor de integratie van lokale grote taalmodellen (LLM's) zoals LLaMA of Vicuna. Onderzoek de documentatie en GitHub-problemen om te zien of u deze lokale LLM-opties aan de praat kunt krijgen, wat een meer zelfstandige en offline-vriendelijke oplossing kan bieden.

6. Blijf op de hoogte: Houd de STORM AI GitHub-repository in de gaten voor updates, bugfixes of nieuwe functies die de problemen waar u mee te maken heeft, kunnen oplossen. Het project wordt actief onderhouden en de ontwikkelaars kunnen verbeteringen hebben aangebracht sinds de tijd dat de transcript werd opgenomen.

7. Zoek ondersteuning van de community: Als u blijft worstelen met problemen, overweeg dan contact op te nemen met de STORM AI-community op GitHub of andere relevante forums. De ontwikkelaars en andere gebruikers kunnen mogelijk begeleiding en ondersteuning bieden om u te helpen uw installatieproblemen op te lossen.

Onthoud dat de lokale installatie van STORM AI enige technische complexiteit kan omvatten, maar met geduld en toewijding zou u het systeem soepel op uw lokale machine moeten kunnen laten draaien.

Het lokaal uitvoeren van STORM AI biedt verschillende voordelen ten opzichte van het uitsluitend gebruik van de OpenAI-API:

1. Offline-mogelijkheden: Wanneer u STORM AI lokaal uitvoert, kunt u onderzoek doen en artikelen genereren zonder internetverbinding. Dit maakt het hulpmiddel toegankelijker en onafhankelijker van de beschikbaarheid van externe API's.

2. Privacy en beveiliging: Door STORM AI op uw eigen machine uit te voeren, heeft u meer controle over de gegevens en kunt u ervoor zorgen dat deze binnen uw privé-omgeving blijven, waardoor de privacy en beveiliging worden verbeterd.

3. Aanpassing en flexibiliteit: Het hosten van STORM AI lokaal stelt u in staat het hulpmiddel aan te passen aan uw specifieke behoeften, zoals het integreren ervan met uw eigen gegevensbronnen of het wijzigen van de onderliggende algoritmen.

4. Kostenbesparingen: Hoewel de OpenAI-API een handige manier biedt om toegang te krijgen tot de STORM AI-mogelijkheden, kan het lokaal uitvoeren ervan u mogelijk geld besparen, vooral als u hoge gebruiksvereisten heeft.

5. Verminderde latentie: Het uitvoeren van het onderzoek en de artikelgeneratie op uw lokale machine kan resulteren in snellere reactietijden in vergelijking met het vertrouwen op de OpenAI-API, die onderhevig kan zijn aan netwerklatentie en API-aanvraagwachtrijen.

Volg de gedetailleerde instructies in de inleiding om STORM AI lokaal in te stellen. Door gebruik te maken van de lokale implementatiemogelijkheid kunt u het volledige potentieel van dit krachtige AI-onderzoekshulpmiddel ontgrendelen en het aanpassen aan uw specifieke behoeften.

Het Stanford-project dat in deze transcript wordt besproken, is een indrukwekkend door AI aangedreven hulpmiddel dat uitgebreide Wikipedia-achtige artikelen kan genereren over elk gegeven onderwerp. De belangrijkste hoogtepunten van dit systeem zijn:

• Het kan een onderwerp grondig onderzoeken, waarbij verschillende perspectieven zoals bedrijf, industrie, gezondheidszorg, onderwijs en veiligheid worden behandeld.
• Voor elk feit dat in het artikel wordt gepresenteerd, wordt een verwijzing naar de oorspronkelijke webbron gegeven, waardoor de transparantie en geloofwaardigheid worden gewaarborgd.
• Het systeem kan lokaal worden uitgevoerd, met uitzondering van de webzoekfunctionaliteit, die gebruik maakt van de OpenAI-API.
• Gebruikers kunnen het systeem testen zonder het lokaal in te stellen door de demopagina op storm.genie.stanford.edu te bezoeken.
• Het project is open-source en heeft aanzienlijke belangstelling getrokken, met bijna 62.000 sterren op GitHub.

Overall toont dit AI-onderzoekshulpmiddel het potentieel van door AI aangedreven contentgeneratie en kan het een waardevolle bron zijn voor onderzoekers, docenten en iedereen die snel diepgaande kennis over een bepaald onderwerp wil opdoen.