OmniThink：生成高质量长文的写作框架，搜索外部知识后反思并逐步构建知识树

综合介绍

OmniThink 是一个创新的机器写作框架，旨在通过模拟人类认知过程中的迭代扩展和反思，生成高质量的长篇文章。该框架专注于扩展知识边界，生成的信息丰富且具有深度。OmniThink 通过构建大纲和生成文章，提供连贯且上下文相关的高质量内容。用户可以通过简单的命令生成文章，并在 ModelScope 上进行在线演示。OmniThink 还提供了详细的依赖项和安装指南，方便用户快速上手使用。

OmniThink 和 STORM 都使用了 RAG 技术作为基础, 通过检索外部知识来增强生成内容的质量。STORM: 主要通过角色扮演(role-playing)和问答对话来获取信息, 模拟不同视角的写作者提问。OmniThink: 引入了"反思-拓展"(Reflection-Expansion)机制, 通过迭代式思考和知识树构建来获取信息。

演示地址：https://www.modelscope.cn/studios/iic/OmniThink

功能列表

• 迭代扩展和反思：模拟人类认知行为，深入理解复杂主题。
• 知识密度增强：专注于扩展知识边界，生成信息丰富的文章。
• 综合文章生成：构建大纲并生成连贯且上下文相关的高质量内容。
• 在线演示：在 ModelScope 上提供在线演示，方便用户体验。
• 详细依赖项和安装指南：提供详细的依赖项和安装步骤，方便用户快速上手。

使用帮助

安装流程

1. 创建虚拟环境：

   conda create -n OmniThink python=3.11

2. 克隆项目仓库：

   git clone https://github.com/zjunlp/OmniThink.git
cd OmniThink

3. 安装依赖项：

   pip install -r requirements.txt

4. 配置环境变量：

   export OPENAI_API_KEY=你的API_KEY
export SEARCHKEY=你的搜索KEY

5. 运行生成命令：

   sh run.sh

使用指南

1. 迭代扩展和反思：OmniThink 通过模拟人类的认知行为，进行迭代扩展和反思，深入理解复杂主题。用户只需提供主题，OmniThink 会自动生成相关的长篇文章。
2. 知识密度增强：OmniThink 专注于扩展知识边界，生成的信息丰富且具有深度。用户可以通过简单的命令生成高质量的长篇文章。
3. 综合文章生成：OmniThink 能够构建大纲并生成连贯且上下文相关的高质量内容。用户只需提供主题，OmniThink 会自动生成相关的长篇文章。
4. 在线演示：用户可以在 ModelScope 上进行在线演示，体验 OmniThink 的强大功能。
5. 详细依赖项和安装指南：OmniThink 提供了详细的依赖项和安装步骤，方便用户快速上手使用。

详细操作流程

1. 创建虚拟环境：首先，用户需要创建一个新的虚拟环境，以确保项目依赖项的独立性。使用 conda create -n OmniThink python=3.11 命令创建虚拟环境。
2. 克隆项目仓库：使用 git clone https://github.com/zjunlp/OmniThink.git 命令克隆项目仓库，并进入项目目录。
3. 安装依赖项：使用 pip install -r requirements.txt 命令安装项目所需的所有依赖项。
4. 配置环境变量：用户需要配置 OPENAI API KEY 和 SEARCH KEY 作为环境变量。使用 export OPENAI_API_KEY=你的API_KEY 和 export SEARCHKEY=你的搜索KEY 命令进行配置。
5. 运行生成命令：使用 sh run.sh 命令运行生成脚本，OmniThink 会自动生成文章、大纲和思维导图，并保存在 ./results/ 目录中。

通过以上步骤，用户可以快速上手使用 OmniThink，生成高质量的长篇文章，体验其强大的知识扩展和生成能力。