

自動化aiウェブ研究アシスタントollama
紹介 :
Automated-AI-Web-Researcher-Ollamaは、Ollama上で動作するローカルの大規模言語モデルを用いて、任意のテーマや課題について、詳細な自動化オンライン調査を行う革新的な研究アシスタントツールです。従来の大規模言語モデルとの対話とは異なり、このツールはクエリを重点的な研究分野に分解し、ウェブ検索と関連ウェブサイトからのデータ取得を体系的に行い、発見した情報をすべてコンテンツと各ソースのリンクを含むテキストファイルに自動保存します。さらに、ユーザーはいつでもコマンドを入力して調査を停止でき、その後、大規模言語モデルは収集したすべての情報を確認し、元のテーマや課題に関する包括的な要約を提供します。ユーザーは、その調査結果について大規模言語モデルに質問することもできます。このツールの主な利点は、単なるチャットボットではなく、テーマを体系的に調査し、記録された研究過程を維持する自動化された研究アシスタントであることです。
ターゲットユーザー :
目標ユーザーは、特定のテーマや課題について詳細な調査を必要とする研究者、学者、アナリスト、その他あらゆる人々です。このツールは、研究プロセスを自動化し体系化することで時間と労力を節約し、詳細な研究記録と要約を提供することにより、研究をより効率的かつ検証可能にするため、最適です。
使用シナリオ
研究者がこのツールを使用して、世界人口減少の予測時期を調査する。
アナリストが特定業界の最新の市場動向を収集し要約するのに使用する。
学者が歴史的出来事の原因と影響を探求、分析するのに使用する。
製品特徴
自動化された研究計画と優先順位付けされた重点分野の設定
体系的なウェブ検索とコンテンツ分析
すべての調査内容とソースURLの詳細なテキストファイルへの保存
調査結果のサマリー生成
調査後の質疑応答機能
自己改善型検索メカニズム
豊富なコンソール出力とステータスインジケーター
ウェブソース情報に基づいた総合的な回答
調査対話モードによる発見的探求
情報に基づいた新たな重点分野の生成と研究サイクルの反復
使用チュートリアル
1. リポジトリのクローン作成:git clone https://github.com/TheBlewish/Automated-AI-Web-Researcher-Ollama
2. プロジェクトディレクトリへの移動:cd Automated-AI-Web-Researcher-Ollama
3. 仮想環境の作成とアクティブ化:python -m venv venv
4. 依存関係のインストール:pip install -r requirements.txt
5. Ollamaのインストールと設定:https://ollama.ai の指示に従ってください。
6. modelfileファイルの作成とモデルパラメータの設定
7. ollamaコマンドを使用してモデルの作成:ollama create research-phi3 -f modelfile
8. Ollamaの起動:ollama serve
9. 研究アシスタントの実行:python Web-LLM.py
10. 研究セッションの開始:@の後に研究クエリを入力し、CTRL+Dで送信
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