storm
LLM-System, das ein Thema recherchiert und vollständige Berichte mit Zitationen generiert.
Erstellen Sie umfassende Nachhaltigkeitsberichte und Wissensdatenbanken mithilfe von KI-Forschungsagenten aus mehreren Perspektiven.
STORM ist ein KI-gestütztes System zur Wissenskuratierung, das entwickelt wurde, um Themen zu recherchieren und vollständige Berichte inklusive Zitationen zu generieren. Es eignet sich für Energieforscher und Nachhaltigkeitsanalysten, die große Mengen technischer Literatur synthetisieren müssen.
Was es ist
Das System unterteilt die Erstellung langer Berichte in eine Internet-Recherchephase vor dem Schreiben und eine Schreibphase, wobei es auf perspektivengesteuerter Fragestellung und simulierten Expertengesprächen basiert. Es enthält zudem Co-STORM für die Mensch-KI-Kollaborative Wissenskuratierung mit einer dynamischen hierarchischen Mindmap.
Für wen
Es eignet sich für Fachleute, die umfassende Hintergrundberichte zu komplexen Energie- und Nachhaltigkeitsthemen verfassen müssen. Es ist nicht geeignet für diejenigen, die publikationsreife Ergebnisse suchen, da die README ausdrücklich darauf hinweist, dass das System ohne erhebliche Bearbeitungen keinen Text in der Qualität eines Endentwurfs produzieren kann.
Wichtige Funktionen
Perspektivengesteuerte Fragestellung
Durchsucht bestehende Artikel zu ähnlichen Themen, um verschiedene Blickwinkel zu entdecken und den Rechercheprozess zu steuern.
Simulierte Expertengespräche
Simuliert einen Dialog zwischen einem Autor und einem Fachexperten auf Basis von Internetquellen, um das Themenverständnis zu aktualisieren.
Kollaborativer Co-STORM-Modus
Implementiert ein Diskurs-Protokoll mit KI-Experten, Moderatoren und menschlichem Input neben einer dynamischen Konzept-Mindmap.
Flexible Suchintegration
Unterstützt mehrere Retriever, darunter YouRM, BingSearch, VectorRM für lokale Dokumente, SerperRM und TavilySearchRM.
Startklar in 3 Schritten
Unser ehrliches Fazit
Stärken
- Generiert strukturierte, vollständige Berichte mit ordnungsgemäßen Zitationen von Grund auf.
- Unterstützt Human-in-the-Loop-Zusammenarbeit über Co-STORM und dynamische Mindmaps.
- Integriert sich in litellm, damit Sie Ihre bevorzugten Sprach- und Embedding-Modelle auswählen können.
- VectorRM ermöglicht die Fundierung von Berichten auf Ihren eigenen, vom Benutzer bereitgestellten proprietären Dokumenten.
Schwächen
- Ausgaben erfordern erhebliche manuelle Bearbeitung, da sie nicht sofort veröffentlichungsbereit sind.
- Erfordert die aktive Einrichtung externer Sprachmodell-APIs und Suchmaschinen-Anmeldeinformationen, die laufende Kosten verursachen.
- Das Ausführen tiefer Recherchen mit Frontier-Modellen wie GPT-4o kann eine hohe Anzahl von Token verbrauchen.
Preise & Lizenz
Kostenlos unter der MIT-Lizenz, zuzüglich der Kosten für den Betrieb externer Sprachmodelle und Such-APIs wie OpenAI und Bing.
Stellen für Deutschsprachige
870 offene Remote-Stellen im KI-Training, aktualisiert am 14. November 2026; die meisten zahlen $20–$170 pro Stunde. 12 davon suchen Deutschsprachige. Zekai listet sie kostenlos; die Bewerbung läuft über die Plattform des Arbeitgebers.
Alternativen
Nutze es, oder lass es uns einrichten
FAQ
Kann ich meine eigenen Dokumente anstelle der Internetsuche verwenden?
Ja, STORM enthält VectorRM, um die Fundierung von Berichten auf vom Benutzer bereitgestellten Dokumenten neben Standard-Suchmaschinen zu unterstützen.
Welche Modelle werden für die Generierung der Berichte unterstützt?
Das Paket lässt sich in litellm integrieren, sodass Sie jedes in diesem Ökosystem unterstützte Sprach- und Embedding-Modell verwenden können.
Sind die generierten Berichte direkt veröffentlichungsbereit?
Nein, die Entwickler weisen darauf hin, dass das System ohne einen erheblichen Aufwand an menschlicher Bearbeitung keine veröffentlichungsreifen Artikel produzieren kann.
