LlamaResearcher:基于Llama 4的AI研究助手,可将主题转为结构完整的文章
LlamaResearcher是什么?
LlamaResearcher 是一个基于 Llama 4 模型构建的研究助手,能够将用户输入的主题快速转化为完整的论文,适用于学术研究、报告撰写、内容创作等多种场景。
LlamaResearcher功能特征
1. 快速生成论文
核心功能:能够将用户输入的主题快速转化为完整结构的论文,节省研究和写作的时间。
2. 安全检查机制
安全评估:使用Groq提供的llama-3-8b-guard模型对用户输入的查询请求进行安全检查,确保输入内容符合安全标准。
风险控制:避免处理可能涉及不当内容的请求,保障系统的安全性和合规性。
3. 智能查询扩展
多维度搜索:将用户的单一查询扩展为三个子查询,从多个角度对主题进行深入挖掘。
深度信息检索:通过LinkUp对每个子查询进行深度网络搜索,获取更全面和丰富的信息资源。
4. 信息筛选与评估
相关性评估:对检索到的大量信息进行筛选,确保返回的内容与用户原始查询高度相关。
质量控制:通过评估机制过滤掉无关或低质量的信息,保证最终生成的论文内容准确可靠。
5. 强大的技术栈支持
Groq:用于安全检查和模型推理。
LinkUp:用于深度网络搜索。
Llamaindex:用于信息检索和生成。
Gradio:提供用户友好的界面。
FastAPI:构建高效的后端服务。
Redis:用于API速率限制,保障系统的稳定运行。
LlamaResearcher工作流程
安全检查:使用 Groq 提供的 llama-3-8b-guard 模型对用户请求进行安全评估。
任务分配:如果请求安全,则将其路由到 ResearcherAgent。
查询扩展:ResearcherAgent 将查询扩展为三个子查询,用于网络搜索。
信息检索与筛选:使用 LinkUp 对每个子查询进行深度网络搜索,并评估检索到的信息与用户原始查询的相关性。
生成论文:收集完所有信息后,ResearcherAgent 撰写最终论文并返回给用户。
LlamaResearcher安装和运行
1. 克隆仓库:
git clone https://github.com/AstraBert/llama-4-researcher.git cd llama-4-researcher
2. 配置环境变量:
修改 .env.example 文件为 .env,并添加以下API密钥:
groq_api_key:从 Groq Console 获取。
linkup_api_key:从 Linkup Dashboard 获取。
internal_api_key:自行创建。
或者手动启动:
docker compose up -f compose.local.yaml llama_redis -d docker compose up -f compose.local.yaml llama_app -d
3. 应用程序将在 http://localhost:8000 上运行。
Github地址:https://github.com/AstraBert/llama-4-researcher