論文の概要: OpenResearcher: Unleashing AI for Accelerated Scientific Research
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.06941v2
- Date: Mon, 28 Oct 2024 07:51:29 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-11-10 11:30:15.911003
- Title: OpenResearcher: Unleashing AI for Accelerated Scientific Research
- Title（参考訳）: OpenResearcher: 加速科学研究のためのAIを公開
- Authors: Yuxiang Zheng, Shichao Sun, Lin Qiu, Dongyu Ru, Cheng Jiayang, Xuefeng Li, Jifan Lin, Binjie Wang, Yun Luo, Renjie Pan, Yang Xu, Qingkai Min, Zizhao Zhang, Yiwen Wang, Wenjie Li, Pengfei Liu,
- Abstract要約: 我々は、人工知能(AI)技術を活用して研究プロセスを加速する革新的なプラットフォームであるOpenResearcherを紹介する。
OpenResearcherはRetrieval-Augmented Generation (RAG)に基づいて構築されており、LLM(Large Language Models)と最新のドメイン固有知識を統合する。
我々は、OpenResearcherが研究者のクエリを理解し、科学文献から検索し、検索した情報をフィルタリングし、正確で包括的な回答を提供し、答えを自己修正する様々なツールを開発した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 35.31092912532057
- License:
- Abstract: The rapid growth of scientific literature imposes significant challenges for researchers endeavoring to stay updated with the latest advancements in their fields and delve into new areas. We introduce OpenResearcher, an innovative platform that leverages Artificial Intelligence (AI) techniques to accelerate the research process by answering diverse questions from researchers. OpenResearcher is built based on Retrieval-Augmented Generation (RAG) to integrate Large Language Models (LLMs) with up-to-date, domain-specific knowledge. Moreover, we develop various tools for OpenResearcher to understand researchers' queries, search from the scientific literature, filter retrieved information, provide accurate and comprehensive answers, and self-refine these answers. OpenResearcher can flexibly use these tools to balance efficiency and effectiveness. As a result, OpenResearcher enables researchers to save time and increase their potential to discover new insights and drive scientific breakthroughs. Demo, video, and code are available at: https://github.com/GAIR-NLP/OpenResearcher.
- Abstract（参考訳）: 科学文献の急速な成長は、研究者が最新の分野の進歩と新たな分野への探究を継続する上で重要な課題を課している。
我々は、人工知能(AI)技術を活用する革新的なプラットフォームであるOpenResearcherを紹介し、研究者からの多様な質問に答えることで研究プロセスを加速する。
OpenResearcherはRetrieval-Augmented Generation (RAG)に基づいて構築されており、LLM(Large Language Models)と最新のドメイン固有知識を統合する。
さらに,OpenResearcherが研究者の問い合わせを理解し,科学文献から検索し,検索した情報をフィルタリングし,正確で包括的な回答を提供し,回答を自己修正する様々なツールを開発した。
OpenResearcherはこれらのツールを柔軟に利用して効率と効率のバランスをとることができる。
その結果、OpenResearcherは、研究者が時間を節約し、新たな洞察を発見し、科学的なブレークスルーを促進する可能性を高めることができる。
デモ、ビデオ、コードは、https://github.com/GAIR-NLP/OpenResearcher.comで入手できる。
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