الاسم اختصار لعبارة: توليف مخططات الموضوعات عبر الاسترجاع وطرح الأسئلة متعددة المنظورات. والمشروع من مختبر OVAL في جامعة ستانفورد، ويكتب مقالات طويلة بالاستشهادات اعتمادًا على البحث في الإنترنت.
الملاحظة المحورية في التصميم
يحدد المشروع جوهر أتمتة عملية البحث بأنه **التوصل تلقائيًا إلى أسئلة جيدة تُطرح**. والملاحظة الصريحة في توثيقه: مطالبة النموذج مباشرة بطرح أسئلة **لا تعطي نتيجة جيدة**. هذه نقطة مهمة لأنها تفسّر سبب وجود آليتين إضافيتين في التصميم بدل الاكتفاء بالمطالبة البسيطة.
استراتيجيتان لتحسين الأسئلة
- **طرح أسئلة موجّه بالمنظورات**: يكتشف النظام منظورات مختلفة للموضوع عبر مسح مقالات موجودة لمواضيع مشابهة، ثم يستخدمها لتوجيه عملية طرح الأسئلة.
- **محاكاة حوار**: يحاكي محادثة بين كاتب موسوعي وخبير في الموضوع، مرتكزة على مصادر إنترنت حقيقية، فيحدّث النموذج فهمه للموضوع ويطرح أسئلة متابعة أعمق.
مرحلتان واضحتان
يقسّم النظام توليد المقالات الطويلة بالاستشهادات إلى: **مرحلة ما قبل الكتابة** (بحث في الإنترنت لجمع المراجع وتوليد مخطط)، ثم **مرحلة الكتابة** (استخدام المخطط والمراجع لتوليد المقال الكامل بالاستشهادات).
Co-STORM: التعاون بين الإنسان والنظام
النسخة الموسّعة تضيف بروتوكول حوار تعاوني بسياسة إدارة أدوار يجمع ثلاثة أطراف: **خبراء** يولّدون إجابات مرتكزة على مصادر خارجية أو يطرحون أسئلة متابعة، و**مُيسِّر** يطرح أسئلة محفّزة مستوحاة من معلومات اكتشفها المسترجِع ولم تُستخدم في الأدوار السابقة، و**المستخدم البشري** الذي يراقب أو يتدخل ليوجّه بؤرة النقاش.
الخريطة الذهنية: حل لمشكلة العبء الذهني
يحافظ Co-STORM على **خريطة ذهنية محدَّثة ديناميكيًا** تنظّم المعلومات المجمَّعة في بنية مفاهيمية هرمية، بهدف بناء فضاء مفاهيمي مشترك بين المستخدم والنظام. والتوثيق يذكر أنها **أثبتت فعاليتها في تقليل العبء الذهني** حين يطول النقاش ويتعمّق.
تقييم صادق من المشروع نفسه
التوثيق لا يبالغ: يذكر صراحة أن النظام **لا يستطيع إنتاج مقالات جاهزة للنشر** وأنها تتطلب عادة عددًا كبيرًا من التعديلات، لكن محرري ويكيبيديا ذوي الخبرة وجدوه مفيدًا في **مرحلة ما قبل الكتابة**. هذه صراحة نادرة تستحق التقدير في توصيف الأدوات.
أساس أكاديمي ومجموعات بيانات
ورقة STORM عُرضت في مؤتمر NAACL 2024، وورقة Co-STORM قُبلت في المؤتمر الرئيسي لـEMNLP 2024. والمشروع يصدر مجموعتي بيانات: FreshWiki (100 مقالة ويكيبيديا عالية الجودة من الأكثر تحريرًا) وWildSeek (أزواج من موضوع وهدف المستخدم من البحث فيه، مستخرجة من الاستخدام الفعلي).
التقنيات والتخصيص
مبني بشكل معياري عالٍ على إطار dspy، ويدعم كل النماذج اللغوية ونماذج التضمين المتاحة عبر litellm، مع مسترجعات متعددة (Bing، Serper، Brave، DuckDuckGo، Tavily، Google، Azure AI Search، وVectorRM للارتكاز على وثائقك). ومحرك STORM مقسّم لأربع وحدات قابلة للتخصيص: تنسيق المعرفة، وتوليد المخطط، وتوليد المقال، وصقله.