storm
LLM-система, которая исследует тему и генерирует полные отчеты с цитатами.
Создавайте подробные отчеты об устойчивом развитии и базы знаний с помощью многоперспективных агентов ИИ-исследований.
STORM — это система кураторства знаний на базе LLM, предназначенная для исследования тем и генерации полных отчетов с цитатами. Она подходит для исследователей в области энергетики и аналитиков устойчивого развития, которым необходимо синтезировать большие объемы технической литературы.
Что это
Система разделяет создание длинных отчетов на этап интернет-исследований перед написанием и этап написания, используя задавание вопросов на основе точек зрения и смоделированные беседы с экспертами. Она также включает Co-STORM для совместного кураторства знаний человеком и ИИ с динамической иерархической ментальной картой.
Для кого
Она подходит профессионалам, которым нужно составить исчерпывающие справочные отчеты по сложным темам энергетики и устойчивого развития. Она не подходит тем, кто ищет материалы, готовые к публикации, так как в README прямо указано, что система не может создавать текст качества финального черновика без значительной правки.
Ключевые возможности
Задавание вопросов на основе точек зрения
Изучает существующие статьи на схожие темы, чтобы найти различные ракурсы и управлять процессом поискового запроса.
Смоделированные беседы с экспертами
Моделирует диалог между автором и экспертом по теме на основе интернет-источников для уточнения понимания темы.
Режим совместной работы Co-STORM
Реализует протокол дискуссии с экспертами ИИ, модераторами и участием человека наряду с динамической ментальной картой концептов.
Гибкая интеграция поиска
Поддерживает множество поисковых модулей, включая YouRM, BingSearch, VectorRM для локальных документов, SerperRM и TavilySearchRM.
Готово за 3 шага
Наш честный вердикт
Плюсы
- Генерирует структурированные полноразмерные отчеты с правильными цитатами с нуля.
- Поддерживает совместную работу с человеком в контуре через Co-STORM и динамические ментальные карты.
- Интегрируется с litellm, позволяя выбирать предпочитаемые языковые модели и модели эмбеддингов.
- VectorRM позволяет обосновывать отчеты на основе ваших собственных проприетарных документов, предоставленных пользователем.
Минусы
- Результаты требуют значительной ручной правки, так как они не готовы к публикации «из коробки».
- Требует активной настройки API внешних языковых моделей и учетных данных поисковых систем, которые влекут за собой постоянные расходы.
- Запуск циклов глубоких исследований с передовыми моделями, такими как GPT-4o, может потреблять большое количество токенов.
Цены и лицензия
Бесплатно по лицензии MIT, плюс стоимость запуска внешних языковых моделей и поисковых API, таких как OpenAI и Bing.
Вакансии для носителей русского языка
766 открытых удалённых вакансий по обучению ИИ, обновлено 14 ноября 2026 г.; в большинстве оплата $20–$175 в час. Из них 2 — для носителей русского языка. Zekai публикует их бесплатно; отклик уходит на платформу работодателя.
Альтернативы
Используйте сами или мы всё настроим
Вопросы
Могу ли я использовать собственные документы вместо интернет-поиска?
Да, STORM включает VectorRM для поддержки обоснования отчетов на основе предоставленных пользователем документов наряду со стандартными поисковыми системами.
Какие модели поддерживаются для генерации отчетов?
Пакет интегрируется с litellm, что позволяет использовать любую языковую модель и модель эмбеддингов, поддерживаемую этой экосистемой.
Готовы ли сгенерированные отчеты к публикации напрямую?
Нет, разработчики отмечают, что система не может создавать статьи, готовые к публикации, без значительного объема ручной правки.
