storm
Um sistema de curadoria de conhecimento alimentado por LLM que pesquisa um tópico e gera um relatório completo com citações.
Pesquise um tópico e crie um relatório detalhado com referências usando uma ferramenta de curadoria de conhecimento alimentada por IA.
Do README
git clone https://github.com/stanford-oval/storm.git
cd storm
- Language model components: All language models supported by litellm as listed here
- Embedding model components: All embedding models supported by litellm as listed here
- retrieval module components: YouRM, BingSearch, VectorRM, SerperRM, BraveRM, SearXNG, DuckDuckGoSearchRM, TavilySearchRM, GoogleSearch, and AzureAISearch as
Trechos do README do projeto em GitHub. Os direitos autorais e as licenças permanecem com os respectivos autores.
Reivindique a sua pagina: indexada seja qual for a posicao, traduzida em seis linguas e enriquecida com as suas palavras.
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Grátis · sem cartão · cancele quando quiserUm sistema de curadoria de conhecimento alimentado por LLM que pesquisa um tópico e gera um relatório completo com citações.
storm tem 31.2k estrelas no GitHub. Foi bifurcado 2.9k vezes. storm é escrito principalmente em Python. Está em desenvolvimento ativo desde 2024. storm está disponível sob a licença MIT. Os seus principais temas são: agentic-rag, deep-research, emnlp2024, knowledge-curation.
O que é storm?
Um sistema de curadoria de conhecimento alimentado por LLM que pesquisa um tópico e gera um relatório completo com citações.
storm é de código aberto?
storm é um projeto de código aberto. É distribuído sob a licença MIT.
storm é gratuito?
Sim. storm é gratuito e de código aberto — você pode usá-lo, modificá-lo e hospedá-lo por conta própria.
Sob que licença está storm?
storm está disponível sob a licença MIT.
Em que linguagem storm está escrito?
storm é escrito principalmente em Python.
Adicione este badge ao vivo ao seu README — suas estrelas do GitHub e classificação no diretório, atualizadas diariamente.
[](https://olud.ai/project/stanford-oval-storm.html)
Medido a partir dos topics do GitHub comuns aos dois projetos, ponderados pela sua raridade.