OpenResearcher: Sfruttare l'Intelligenza Artificiale per Accelerare la Ricerca Scientifica

OpenResearcher: Unleashing AI for Accelerated Scientific Research

August 13, 2024

Autori: 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

Abstract

La rapida crescita della letteratura scientifica pone sfide significative per i ricercatori che cercano di rimanere aggiornati sugli ultimi progressi nei loro campi e di esplorare nuove aree. Presentiamo OpenResearcher, una piattaforma innovativa che sfrutta tecniche di Intelligenza Artificiale (IA) per accelerare il processo di ricerca rispondendo a una vasta gamma di domande dei ricercatori. OpenResearcher è costruito basandosi sulla Generazione Aumentata dal Recupero (RAG) per integrare Modelli Linguistici di Grande Scala (LLMs) con conoscenze specifiche e aggiornate del dominio. Inoltre, sviluppiamo vari strumenti per OpenResearcher per comprendere le domande dei ricercatori, cercare nella letteratura scientifica, filtrare le informazioni recuperate, fornire risposte accurate e complete e affinare autonomamente queste risposte. OpenResearcher può utilizzare in modo flessibile questi strumenti per bilanciare efficienza ed efficacia. Di conseguenza, OpenResearcher consente ai ricercatori di risparmiare tempo e aumentare il loro potenziale per scoprire nuove intuizioni e favorire progressi scientifici. Demo, video e codice sono disponibili su: 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.