OpenResearcher: Het Ontketenen van AI voor Versneld Wetenschappelijk Onderzoek

OpenResearcher: Unleashing AI for Accelerated Scientific Research

August 13, 2024

Auteurs: 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

Samenvatting

De snelle groei van wetenschappelijke literatuur brengt aanzienlijke uitdagingen met zich mee voor onderzoekers die ernaar streven op de hoogte te blijven van de nieuwste ontwikkelingen in hun vakgebied en nieuwe onderzoeksgebieden te verkennen. Wij introduceren OpenResearcher, een innovatief platform dat gebruikmaakt van technieken uit de Kunstmatige Intelligentie (AI) om het onderzoeksproces te versnellen door diverse vragen van onderzoekers te beantwoorden. OpenResearcher is gebouwd op basis van Retrieval-Augmented Generation (RAG) om Grote Taalmodellen (LLMs) te integreren met actuele, domeinspecifieke kennis. Daarnaast ontwikkelen we diverse tools voor OpenResearcher om vragen van onderzoekers te begrijpen, te zoeken in de wetenschappelijke literatuur, opgehaalde informatie te filteren, nauwkeurige en uitgebreide antwoorden te geven en deze antwoorden zelf te verfijnen. OpenResearcher kan deze tools flexibel inzetten om efficiëntie en effectiviteit in balans te brengen. Hierdoor stelt OpenResearcher onderzoekers in staat tijd te besparen en hun potentieel te vergroten om nieuwe inzichten te ontdekken en wetenschappelijke doorbraken te realiseren. Demo, video en code zijn beschikbaar op: 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.