STORM by stanfordoval由斯坦福大学开发的面向学术研究的RAG框架，实现了多项创新的RAG算法和技术，重点优化检索机制的准确性和效率，与最先进的语言模型深度集成，配套详尽的文档和研究论文。
适合探索RAG技术前沿的学者和从业者，特别是在学术研究和高等教育领域。
项目地址：https://github.com/stanfordoval/storm
一、工作原理
写作前阶段进行基于互联网的研究以收集参考资料并生成提纲。系统会通过调查类似主题的现有文章来发现不同的视角，并使用它们来控制提问过程，还会模拟维基百科作者与主题专家之间的对话，以使语言模型能够更新其对主题的理解并提出后续问题，最终基于LLM的内在知识和从不同视角收集的对话编纂出大纲。写作阶段使用大纲和参考文献生成全文并附有引用，基于大纲逐节生成文章，利用检索到的信息增加内容可信度和引用。
1. 自然语言处理技术基础
STORM框架利用先进的自然语言处理（NLP）技术来理解用户需求的语义。其中，预训练语言模型是关键部分。这些语言模型在大规模的文本语料上进行训练，学习到了丰富的语言知识和语义表示。例如，Transformer架构的语言模型（如BERT、GPT等）通过多头注意力机制（Multi Head Attention）能够捕捉句子中不同单词之间的语义关联。
词向量表示也是理解语义的重要手段。在STORM中，输入的用户需求会被转换为词向量。这些词向量能够将单词的语义信息以数值形式表示出来，并且可以通过计算向量之间的距离和相似度来衡量语义的相关性。例如，语义相近的单词（如“汽车”和“轿车”）在向量空间中的距离较近。
2. 语义分析和意图识别模块
STORM内部有专门的语义分析模块。当用户输入需求后，这个模块首先会对句子进行语法分析，确定句子的结构，例如主语、谓语、宾语等成分。然后，通过语义角色标注（Semantic Role Labeling）等技术来确定每个成分在句子中的语义角色，比如某个名词是动作的执行者还是承受者。
意图识别是理解用户需求语义的另一个重要方面。STORM会分析用户输入是查询信息、寻求研究建议、要求生成大纲还是其他意图。例如，如果用户输入“帮我找一下关于量子物理中纠缠态最新的实验研究”，意图很明显是查询最新的实验研究文献，框架就会将重点放在文献检索任务上。
3. 上下文感知和动态调整
STORM能够感知用户需求的上下文。在对话式的交互过程中，它会考虑之前的对话轮次来更好地理解当前用户需求的语义。例如，在前面的对话中用户提到了“人工智能在医疗影像诊断中的应用”，接下来用户说“这个应用的准确性如何评估”，框架就能根据前面的主题背景准确理解这里的“这个应用”指代的是人工智能在医疗影像诊断中的应用，从而精准地提供关于评估其准确性的信息。
它还可以根据新的信息动态调整对语义的理解。如果在检索过程中发现了新的概念或者关联，STORM会更新对用户需求语义的理解。比如，在检索关于“新能源汽车电池技术”的内容时，发现了一种新的固态电池材料，它会将这种新信息融入对用户需求的理解中，为用户提供包括这种新材料在内的更全面的电池技术相关内容。
二、主要特点
1. 智能检索与信息整合
STORM能够智能地从多种学术资源（如学术数据库、在线图书馆、学术搜索引擎等）中检索相关信息。与传统检索方法不同，它不是简单地基于关键词匹配，而是利用语言模型理解用户需求的语义，从而更精准地找到相关文献、研究成果等信息。例如，在检索关于“量子计算在密码学中的应用”的内容时，它可以理解量子算法如何作用于密码系统加密和解密过程等复杂语义关系，找到高度相关的学术论文和研究报告。
它还可以有效整合这些检索到的信息。对于跨多个文献来源的研究内容，如一个主题在不同实验条件、不同研究方法下的结果，STORM能够将这些分散的信息汇总并梳理清楚。例如，整合关于某种药物在不同临床试验中的疗效、副作用等数据，为学术研究提供全面的信息基础。
2. 多视角提问与探索
在多视角问题生成阶段，引入多角色模拟，如专家、普通用户等，通过不同角色之间的互动和问答，生成更全面、详实的问题和内容。
框架采用多视角提问策略，通过模拟不同角色（如领域新手、资深专家、行业从业者等）来提出问题，拓宽研究的视野。例如，在研究“人工智能在金融风险管理中的应用”时，以新手视角可能会问“人工智能如何开始应用于金融风险管理？”，而专家视角可能会问“当前人工智能模型在金融风险评估中的局限性是什么？如何改进？”这种多角度提问有助于挖掘更多潜在的研究问题和方向。
STORM能够基于这些不同视角的问题进行深入探索。它可以利用检索到的信息回答这些问题，并根据回答进一步提出新的问题，形成一个动态的研究提问和探索过程。就像在研究一个历史事件时，从不同国家、不同阶层人物的视角提问，然后深入挖掘事件背后的复杂因果关系和影响因素。
3. 对话式研究引导
类似于对话的交互方式是STORM的一个重要特点。它可以模拟与研究人员的对话，根据用户的输入（如研究主题、初步想法等）提供针对性的建议和信息。例如，当研究人员提出一个比较模糊的主题，如“新能源汽车的发展趋势”，STORM可以通过对话询问“您更关注新能源汽车的技术方面，还是市场方面的发展趋势？”引导研究人员明确研究方向。
在整个研究过程中，这种对话式引导可以持续进行。它根据研究的进度和遇到的问题，提供相应的解决方案或者新的研究思路。比如，当研究人员在分析实验数据遇到困难时，STORM可以通过对话询问数据的特点，然后提供合适的数据处理方法或者相关的参考文献。
4. 大纲与内容生成辅助
STORM能够辅助生成学术研究的大纲。根据检索到的信息和对研究主题的理解，它可以构建一个合理的大纲框架，包括研究背景、目的、方法、结果、结论等部分。例如，对于“基因编辑技术在农作物改良中的应用”的研究，它可以生成一个大纲，明确各个部分的主题，如“基因编辑技术在农作物中的应用现状”“具体的基因编辑方法及其在提高作物产量和抗病虫害中的应用”等。
它还可以基于大纲和检索到的信息帮助生成部分研究内容。对于一些描述性的部分，如研究背景和现状，它可以提供比较完整的内容，为研究人员节省时间和精力。不过，生成的内容仍需要研究人员进行仔细的审核和修改，以确保符合学术规范和研究的具体要求。
三、系统组成
LLM专家：基于外部知识源生成答案，或根据话语历史提出后续问题。
主持人：生成由检索器发现的信息启发且在之前的回合中未直接使用的问题，这些问题具有启发性。
四、优势
提高研究效率：自动化了研究和写作的部分过程，如资料收集、大纲生成等，节省了研究人员的时间和精力，使他们能够更专注于核心研究内容。
提升内容质量：通过多视角提问和多角色协作，生成的文章内容更全面、准确，且具有较高的可信度和引用价值，有助于提高学术研究的质量和水平。
促进知识发现：能够帮助研究人员发现未知的未知，即那些他们原本没有意识到的信息需求和研究方向，从而推动学术研究的创新和发展。
五、局限性
信息来源的局限性：收集的信息可能倾向于互联网的主流来源，并可能包含促销内容，需要研究人员进一步筛选和验证。
语言限制：目前仅支持英语交互，对于非英语的学术研究存在一定的障碍，限制了其在全球范围内的广泛应用。
缺乏多模态支持：主要侧重于文本生成，目前还不能很好地处理和生成多模态信息，如图片、图表等，而在一些学术领域，多模态数据的处理和分析是非常重要的。
六、应用场景
1. 文献综述撰写
快速收集文献信息：在学术研究中，文献综述是重要的环节。STORM可以帮助研究人员快速从众多学术数据库、在线图书馆等知识源中检索相关文献。例如，在计算机科学领域，研究人员要撰写关于“人工智能在医疗影像诊断中的应用”的文献综述，STORM能够通过检索相关的学术期刊文章、会议论文等，收集到如不同人工智能算法（如卷积神经网络）在X光、CT、MRI等影像诊断中的应用案例。
整理文献观点和发现：它可以对检索到的文献进行分析和整理，梳理出不同研究的主要观点、方法和发现。比如，将上述人工智能在医疗影像诊断的文献按照算法类别、诊断疾病类型、诊断准确率提升程度等方面进行分类整理，为综述提供有条理的内容。
生成文献综述大纲和初稿：根据收集和整理的信息，STORM能够生成文献综述的大纲，确定诸如“人工智能医疗影像诊断的发展历程”“不同算法的性能对比”“现有研究的局限性和未来方向”等章节。并且可以基于大纲和检索到的文献内容生成文献综述的初稿，为研究人员进一步完善提供基础。
2. 研究论文写作辅助
确定研究方向和问题：在研究初期，研究人员可以利用STORM来探索研究方向。例如，在化学领域，研究人员想研究新型催化剂在有机合成中的应用，通过STORM与知识源的交互，发现当前研究中尚未解决的问题，如某些催化剂在特定反应条件下的选择性问题，从而帮助确定具体的研究问题。
提供论据支持：在撰写论文过程中，STORM可以为论文中的论点提供相关的论据支持。比如，在论证新型催化剂的高效性时，它能检索到其他类似催化剂的性能数据、反应机理研究等内容，作为比较和支持的依据。
协助生成论文部分内容：对于论文中的一些章节，如“引言”部分介绍研究背景，或者“讨论”部分对研究结果的分析，STORM可以基于检索到的信息和对研究问题的理解，协助生成部分内容，帮助研究人员更好地组织思路。
3. 学术会议报告准备
收集会议主题相关信息：当研究人员要参加学术会议并进行报告时，STORM可以帮助收集与会议主题相关的最新研究成果、行业动态等信息。例如，在参加一个关于“新能源汽车电池技术”的学术会议前，STORM可以检索到最新的电池材料研究、电池管理系统优化、电池安全性提升等方面的信息，为报告提供丰富的素材。
生成报告大纲和演示文稿内容：根据收集的信息，STORM能够生成学术会议报告的大纲，确定报告的主要章节和重点内容。并且可以协助生成演示文稿（PPT）的部分内容，如幻灯片中的要点、图表解释等，帮助研究人员高效地准备会议报告。
4. 跨学科研究支持
整合不同学科知识：在跨学科研究中，需要整合多个学科的知识。例如，在生物医学工程领域，涉及生物学、医学和工程学等多个学科。STORM可以从不同学科的知识源中检索相关信息，如生物学中的细胞生理知识、医学中的疾病诊断方法和工程学中的仪器设计原理，将这些信息整合起来，为跨学科研究提供全面的知识支持。
促进学科间的沟通和理解：它可以帮助不同学科背景的研究人员更好地理解其他学科的概念和方法。比如，对于一个工程师出身的研究人员，STORM能够通过检索和解释医学术语、生物学原理等内容，帮助其更好地与医学和生物学领域的专家进行沟通和协作。
