storm
एक LLM सिस्टम जो किसी विषय पर शोध करता है और उद्धरणों के साथ पूर्ण लंबाई की रिपोर्ट जेनरेट करता है।
मल्टी-परस्पेक्टिव AI रिसर्च एजेंट्स का उपयोग करके व्यापक स्थिरता रिपोर्ट और ज्ञान आधार बनाएं।
STORM एक LLM-संचालित ज्ञान क्यूरेशन सिस्टम है जिसे विषयों पर शोध करने और उद्धरणों के साथ पूर्ण लंबाई की रिपोर्ट जेनरेट करने के लिए डिज़ाइन किया गया है। यह ऊर्जा शोधकर्ताओं और स्थिरता विश्लेषकों के लिए उपयुक्त है जिन्हें तकनीकी साहित्य के बड़े वॉल्यूम को संश्लेषित करने की आवश्यकता होती है।
यह क्या है
यह सिस्टम लंबे-फ़ॉर्म की रिपोर्ट जनरेशन को प्री-राइटिंग इंटरनेट रिसर्च चरण और राइटिंग चरण में विभाजित करता है, जिसमें दृष्टिकोण-निर्देशित प्रश्न पूछना और simulated विशेषज्ञ बातचीत का उपयोग किया जाता है। इसमें एक गतिशील पदानुक्रमित माइंड मैप के साथ मानव-AI सहयोगात्मक ज्ञान क्यूरेशन के लिए Co-STORM भी शामिल है।
किसके लिए
यह उन पेशेवरों के लिए उपयुक्त है जिन्हें जटिल ऊर्जा और स्थिरता विषयों पर व्यापक पृष्ठभूमि रिपोर्ट तैयार करने की आवश्यकता है। यह प्रकाशन के लिए तैयार आउटपुट चाहने वालों के लिए उपयुक्त नहीं है, क्योंकि README स्पष्ट रूप से नोट करता है कि सिस्टम महत्वपूर्ण संपादन के बिना अंतिम-ड्राफ्ट-गुणवत्ता वाला पाठ तैयार नहीं कर सकता है।
मुख्य विशेषताएँ
परस्पेक्टिव-गाइडेड प्रश्न पूछना
विभिन्न कोणों की खोज करने और अनुसंधान क्वेरी प्रक्रिया को नियंत्रित करने के लिए समान विषयों पर मौजूदा लेखों का सर्वेक्षण करता है।
सिम्युलेटेड एक्सपर्ट कन्वर्सेशन
विषय की समझ को अपडेट करने के लिए इंटरनेट स्रोतों पर आधारित एक लेखक और एक विषय विशेषज्ञ के बीच संवाद का अनुकरण करता है।
सहयोगात्मक Co-STORM मोड
एक गतिशील अवधारणा माइंड मैप के साथ AI विशेषज्ञों, मॉडरेटर और मानव इनपुट के साथ एक चर्चा प्रोटोकॉल लागू करता है।
लचीला सर्च इंटीग्रेशन
YouRM, BingSearch, स्थानीय दस्तावेजों के लिए VectorRM, SerperRM, और TavilySearchRM सहित कई retrievers का समर्थन करता है।
3 चरणों में तैयार
हमारा ईमानदार फैसला
क्या अच्छा है
- शुरुआत से उचित उद्धरणों के साथ संरचित, पूर्ण लंबाई की रिपोर्ट जेनरेट करता है।
- Co-STORM और गतिशील माइंड मैप के माध्यम से human-in-the-loop सहयोग का समर्थन करता है।
- आपको अपनी पसंदीदा भाषा और एम्बेडिंग मॉडल चुनने देने के लिए litellm के साथ एकीकृत होता है।
- VectorRM आपके अपने मालिकाना उपयोगकर्ता-प्रदान दस्तावेजों पर रिपोर्ट को ग्राउंड करने की अनुमति देता है।
कहाँ कमी है
- आउटपुट के लिए महत्वपूर्ण मैन्युअल संपादन की आवश्यकता होती है क्योंकि वे बॉक्स से बाहर प्रकाशन के लिए तैयार नहीं हैं।
- बाहरी भाषा मॉडल API और सर्च इंजन क्रेडेंशियल के सक्रिय सेटअप की आवश्यकता होती है जिससे निरंतर लागत आती है।
- GPT-4o जैसे फ़्रंटियर मॉडल के साथ गहरे अनुसंधान लूप चलाने से बड़ी संख्या में टोकन की खपत हो सकती है।
मूल्य & लाइसेंस
इसके MIT लाइसेंस के तहत मुफ़्त, साथ ही OpenAI और Bing जैसे बाहरी भाषा मॉडल और सर्च API को चलाने की लागत।
हिंदी बोलने वालों के लिए जॉब्स
876 खुले रिमोट AI-ट्रेनिंग रोल, 15 नवंबर 2026 को अपडेट; ज़्यादातर में $20–$170 प्रति घंटा। इनमें से 5 हिंदी बोलने वालों के लिए हैं। Zekai इन्हें मुफ़्त में लिस्ट करता है; आवेदन एम्प्लॉयर के प्लेटफ़ॉर्म पर जाता है।
विकल्प
इसे उपयोग करें, या हमसे सेट करवाएं
सामान्य प्रश्न
क्या मैं इंटरनेट सर्च के बजाय अपने खुद के दस्तावेजों का उपयोग कर सकता हूं?
हाँ, STORM में मानक खोज इंजन के साथ-साथ उपयोगकर्ता द्वारा प्रदान किए गए दस्तावेजों पर रिपोर्ट को ग्राउंड करने का समर्थन करने के लिए VectorRM शामिल है।
रिपोर्ट जेनरेट करने के लिए किन मॉडलों का समर्थन किया जाता है?
पैकेज litellm के साथ एकीकृत होता है, जिससे आप उस इकोसिस्टम द्वारा समर्थित किसी भी भाषा मॉडल और एम्बेडिंग मॉडल का उपयोग कर सकते हैं।
क्या जेनरेट की गई रिपोर्ट सीधे प्रकाशित करने के लिए तैयार हैं?
नहीं, डेवलपर्स ध्यान देते हैं कि सिस्टम महत्वपूर्ण मात्रा में मानव संपादन के बिना प्रकाशन के लिए तैयार लेख तैयार नहीं कर सकता है।
