BSHR_Loop 的项目扩展与二次开发

项目的基础介绍

BSHR_Loop 是一个开源项目，旨在通过自动模拟人类搜索行为来解决任意信息需求。项目基于大型语言模型（LLM），采用“变压器”架构的深度神经网络，实现了信息搜索、假设构建和结果精炼的自动化过程。BSHR 代表了“Brainstorm（头脑风暴）、Search（搜索）、Hypothesize（假设）、Refine（精炼）”的循环，这是一种模拟人类“信息觅食”行为的技术。

项目核心功能

• 头脑风暴：接受用户查询或信息问题，自动生成一系列搜索查询，确保搜索的全面性和多样性。
• 搜索：利用生成的搜索查询在信息源中进行搜索，并将搜索结果缓存，以便系统了解已查看过的信息。
• 假设：阅读搜索到的材料，根据用户的信息需求构建初步假设，并记录下来。
• 精炼：基于第一次搜索和假设的结果，进行迭代优化搜索查询和假设，直至得到满意的结果。

项目使用了哪些框架或库？

该项目主要依赖于大型语言模型（LLM），但具体使用的框架或库在项目文档中并未明确说明。通常这类项目可能会使用如 TensorFlow、PyTorch 等深度学习框架进行模型训练和推理。

项目的代码目录及介绍

项目的代码目录包括以下部分：

• demo01 和 demo02：示例代码目录，可能包含项目的使用示例。
• transcripts：可能包含项目运行过程中的转录或日志文件。
• .gitignore：指定 Git 忽略的文件和目录。
• LICENSE：项目使用的许可证文件。
• README.md：项目说明文档，包含项目的基本信息和使用说明。
• contributing.md：贡献指南，指导如何为项目贡献代码。

对项目进行扩展或者二次开发的方向

• 增强模型能力：可以通过集成更先进的深度学习模型来提升项目的搜索和假设构建能力。
• 扩展数据源：增加更多的信息源，例如集成不同的搜索引擎、数据库或知识图谱。
• 用户界面优化：开发图形用户界面，使项目更加易于使用。
• 多语言支持：扩展项目以支持多种语言，使其具有更广泛的应用场景。
• 性能优化：对项目进行性能优化，以提高搜索和假设构建的速度。
• 自定义配置：允许用户自定义搜索策略和假设构建参数，以适应不同的信息需求。