Research Rabbit

Research Rabbit

Research Rabbit是一个基于人工智能的研究助手,能够自动深入用户定义的任何主题。它使用大型语言模型(LLM)根据用户的主题生成搜索查询,获取网络搜索结果,并用LLM总结结果。然后,它使用LLM反思总结,检查知识缺口,并生成新的搜索查询来填补这些缺口。这个过程会重复进行,直到用户定义的周期数,最终提供一个包含所有使用源的最终Markdown总结。该产品完全配置为与本地LLM(通过Ollama)一起运行。

需求人群:

"目标受众为研究人员、分析师和任何需要深入研究特定主题并总结信息的用户。Research Rabbit适合他们,因为它可以自动化和加速研究过程,提供迭代更新的总结,并包含所有使用的源,使研究更加高效和准确。"

使用场景示例:

研究人员使用Research Rabbit来总结最新的人工智能研究论文。

市场分析师利用该工具来收集和总结行业报告。

学生使用Research Rabbit来撰写关于特定历史事件的报告。

产品特色:

使用本地LLM生成基于用户主题的搜索查询

使用搜索引擎查找相关资源

使用LLM总结与用户研究主题相关的网络搜索结果

使用LLM反思总结,识别知识缺口并生成新的搜索查询

迭代更新总结,包含来自网络搜索的新信息

可配置的研究迭代次数,以深入研究主题

输出包含研究总结和引用源的Markdown文件

使用教程:

1. 从Ollama拉取一个本地LLM。

2. 如有需要,设置Tavily API密钥以使用免费网络搜索。

3. 克隆Research Rabbit的代码库,并启动LangGraph服务器。

4. 打开LangGraph Studio Web UI,并在配置选项中设置本地LLM名称和研究迭代深度。

5. 给助手一个研究主题,开始研究过程。

6. 在LangGraph Studio中可视化研究过程和结果。

7. 查看最终的Markdown总结和引用源。

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