OpenResearcher: Die Entfesselung von KI für beschleunigte wissenschaftliche Forschung

OpenResearcher: Unleashing AI for Accelerated Scientific Research

August 13, 2024

Autoren: Yuxiang Zheng, Shichao Sun, Lin Qiu, Dongyu Ru, Cheng Jiayang, Xuefeng Li, Jifan Lin, Binjie Wang, Yun Luo, Renjie Pan, Yang Xu, Qingkai Min, Zizhao Zhang, Yiwen Wang, Wenjie Li, Pengfei Liu

cs.AI

Zusammenfassung

Das rasante Wachstum der wissenschaftlichen Literatur stellt Forscher vor erhebliche Herausforderungen, um sich über die neuesten Fortschritte in ihren Fachgebieten auf dem Laufenden zu halten und in neue Bereiche vorzudringen. Wir stellen OpenResearcher vor, eine innovative Plattform, die Techniken der Künstlichen Intelligenz (KI) nutzt, um den Forschungsprozess zu beschleunigen, indem sie vielfältige Fragen von Forschern beantwortet. OpenResearcher basiert auf dem Retrieval-Augmented Generation (RAG), um große Sprachmodelle (LLMs) mit aktuellem, domänenspezifischem Wissen zu integrieren. Darüber hinaus entwickeln wir verschiedene Tools für OpenResearcher, um Forscheranfragen zu verstehen, in der wissenschaftlichen Literatur zu suchen, abgerufene Informationen zu filtern, genaue und umfassende Antworten bereitzustellen und diese Antworten selbst zu verfeinern. OpenResearcher kann diese Tools flexibel einsetzen, um Effizienz und Effektivität auszubalancieren. Als Ergebnis ermöglicht OpenResearcher Forschern, Zeit zu sparen und ihr Potenzial zur Entdeckung neuer Erkenntnisse und zur Förderung wissenschaftlicher Durchbrüche zu steigern. Eine Demo, ein Video und der Code sind verfügbar unter: https://github.com/GAIR-NLP/OpenResearcher.

English

The rapid growth of scientific literature imposes significant challenges for researchers endeavoring to stay updated with the latest advancements in their fields and delve into new areas. We introduce OpenResearcher, an innovative platform that leverages Artificial Intelligence (AI) techniques to accelerate the research process by answering diverse questions from researchers. OpenResearcher is built based on Retrieval-Augmented Generation (RAG) to integrate Large Language Models (LLMs) with up-to-date, domain-specific knowledge. Moreover, we develop various tools for OpenResearcher to understand researchers' queries, search from the scientific literature, filter retrieved information, provide accurate and comprehensive answers, and self-refine these answers. OpenResearcher can flexibly use these tools to balance efficiency and effectiveness. As a result, OpenResearcher enables researchers to save time and increase their potential to discover new insights and drive scientific breakthroughs. Demo, video, and code are available at: https://github.com/GAIR-NLP/OpenResearcher.