STORM / CO-STORM 多角色合作，給你長文跟思路

STORM 跟 CO-STORM 是史丹佛開發的一個系統，能夠根據你的問題產出長文，並給你心智圖與思考過程！

目前免費使用: https://storm.genie.stanford.edu/

What #

STORM 全名是 “Synthesis of Topic Outlines through Retrieval and Multi-perspective Question Asking”，也就是「用搜尋檢索與多角度提問，造出某主題的大綱」 。可說是個 multi-agent 多智慧代理人系統吧

從產品表面來看，你給他一個主題，他能：

• 在網路搜尋相關資料
• 自我對話產生出思考過程給你看
• 產生 wikipedia 維基百科似的文章給你看，而且是有階層、心智圖的架構
• 你甚至能加入對話！影響戰局(?)

文章最後附上一些截圖。雖然目前限制還很多，例如只能用英文，主題/提問字數有限制，不能有一些特殊符號。不過，還是強烈建議去他們的網站實際試一試！

How #

• Stanford 的論文: https://arxiv.org/abs/2402.14207 (STORM), https://www.arxiv.org/abs/2408.15232 (CO-STORM)
• Open source repo: https://github.com/stanford-oval/storm

框架是先生出大綱（要有哪些段落階層、參考文件等），然後再產生出長文。

他們並不是用 direct prompting 直接叫 LLM 產生內容。他們先產生這主題可以研究的面向、角度，再用 LLM 角色扮演「針對這主題的不同面向角色」， 從不同的角度彼此問答（例如專家、主持人…），佐以網際網路搜尋、history, rerank 等等的技巧，去搭建出一整個系統

有趣的是他們的 prompting 是用 DSPy，也就是用 AI 產生 propmt，而不是工人智慧寫死 prompt，或許能適應更多類的主題

貢獻 #

我自己覺得史丹佛的 STORM / CO-STORM 有兩個很棒的地方

• Open source + 論文研究，詳細地把怎麼實作一套系統展示出來。不藏招，也不是打高空的概念
• 就實際應用，對自己的疑問能觀察他們思考的「過程」而不是最後的結論

你可以說概念不新穎，CrewAI 早就有這樣的想法：但是框架 / POC 跟真實的系統還是有很大的差距。

你也可以說 chatgpt.com 也能做到：但是 open source 跟論文詳細把方法分享出來，這比 OpenAI 還 open

操作截圖 #