概述

GPT Researcher是一个自主代理，旨在高效准确地完成全面的网络和本地研究任务。通过利用最近在AI领域的进展，特别是来自Plan-and-Solve和检索增强生成（RAG）框架的技术，系统确保用户能够获得无偏见、事实性信息，这主要是通过对多个来源的数据进行汇总来实现的。

poe上线了GPT-Researcher的体验应用

核心使命

GPT Researcher的主要目标是为个人和组织提供准确且无偏见的研究报告。这一目标通过一个强大的架构实现，该架构利用了并行化的代理以提高速度和可靠性。其架构解决了常见的问题，如信息不实、耗时的手动研究以及大型语言模型（LLMs）的局限性。

核心特性

• 全面研究报告： 生成详尽的研究报告，这些报告超过2000字，使用网络文档和本地文件。
• 智能图片抓取与过滤： 能够智能地从多个来源中抓取和筛选图片，并将其纳入研究报告中。
• 多代理系统集成： 利用多代理系统框架来提高研究的深度和质量。通过专门技能，每个代理负责特定的任务以增强整体性能。
• 多源聚合： 从超过20个不同的来源汇总数据，确保客观结论，并减少由于选择性信息导致的偏见。

架构

GPT Researcher的核心架构围绕三个主要组件设计：计划器、执行代理和发布者。计划器负责根据用户查询生成有针对性的研究问题；执行代理则从各种来源收集所需的数据；最后，发布者将所有收集到的信息汇总成一个全面的报告。

• 计划器： 负责制定研究问题。
• 执行代理（爬虫）： 从网络文档中抓取并收集每个问题所需的资料。
• 发布者： 将所有收集的数据合并为一份连贯且详细的最终报告。

技术实现

1. 自定义代理：

   • 系统具有高度定制性，允许用户根据特定领域需求定制研究代理。

2. 并行化执行代理：

   • 通过使用多个执行代理增强了数据收集的速度，并保持了稳定性能的并行处理技术。

3. 网络抓取和文档支持：

   • 支持多种文件类型，包括PDF、Word文档、Excel文件等。

4. 前端应用程序：

   • 提供一个直观的用户界面，允许用户输入研究查询并在实时追踪进度。

5. 部署选项：

   • 为轻量级部署提供使用FastAPI的选择，并且还提供了更丰富的环境，如NextJS + TailwindCSS。

安装与设置

• Python 3.11+ 要求： 确保Python版本是3.11或以上。
• 克隆代码库： 使用git clone https://github.com/assafelovic/gpt-researcher.git下载源码。
• 配置API密钥： 通过环境变量导出或者使用.env文件来设置API密钥。
• 安装依赖并启动服务器：

  1 2	pip install -r requirements.txt python -m uvicorn main:app --reload

• Docker部署： 按照步骤配置Docker环境，包括设置API密钥和运行必要的服务。

结论

GPT Researcher作为AI辅助研究领域的重大进展，通过解决当前LLMs的局限性并集成最新的方法技术，旨在使高质量、无偏见的信息能够广泛获得。通过持续开发以及社区参与，GPT Researcher有潜力在自动化研究领域设定新的标准。