CleverBee: assistente de pesquisa de IA de código aberto gera estudos de citação

Introdução geral

O CleverBee é um assistente de pesquisa de IA de código aberto hospedado no GitHub e desenvolvido pela SureScaleAI. Ele foi projetado para pesquisa de IA por meio de grandes modelos de linguagem (por exemplo Gêmeos O CleverBee é uma solução de navegação na Web que combina a tecnologia de navegação na Web com a capacidade de coletar, analisar e resumir informações rapidamente para produzir relatórios de pesquisa citados. Os usuários podem acessar facilmente o conteúdo preciso de páginas da Web, PDFs, vídeos do YouTube ou recursos acadêmicos. O CleverBee é compatível com modelos locais e na nuvem e é adequado para pesquisas acadêmicas, análises de negócios e outros cenários. Sua interface é baseada no Chainlit, com operação simples e intuitiva e configuração flexível, adequada para indivíduos e equipes de pesquisa.

Lista de funções

• Suporte a uma ampla variedade de modelos de idiomas grandes, incluindo Gemini, Claude e modelos GGUF nativos.
• Automatize a navegação na Web, extraia o conteúdo HTML e transforme-o em dados estruturados.
• Gerar um trabalho de pesquisa com citações, incluindo citações de fontes e notas de limitações.
• Oferece suporte à extração de legendas de vídeos do YouTube, análise de PDF e pesquisa acadêmica do PubMed.
• Fornece uso de token em tempo real e rastreamento de custos para otimizar o gerenciamento de recursos.
• aprovar (um projeto de lei ou inspeção etc.) config.yaml Modelos de personalização de documentos, comportamento do navegador e ferramentas de pesquisa.
• Interface interativa Chainlit integrada para o usuário inserir consultas e visualizar resultados.
• Melhore o desempenho e reduza os custos usando o cache NormalizingCache do banco de dados SQLite.

Usando a Ajuda

Processo de instalação

O CleverBee é fácil de instalar, com instruções detalhadas disponíveis em um repositório do GitHub. Aqui estão as etapas:

1. armazém de clones
   Abra um terminal e execute o seguinte comando para clonar o repositório do CleverBee:

   git clone https://github.com/SureScaleAI/cleverbee.git
   cd cleverbee

2. Execute o script de instalação
   Execute o script de instalação para configurar o ambiente:

   bash setup.sh
   

   O script automatiza as seguintes tarefas:

   • Verifique se há dependências necessárias (por exemplo python3ejqeyq responder cantando cmake).
   • Crie um ambiente virtual Python (venv/).
   • montagem requirements.txt Dependências do Python no
   • Detecta o hardware e pergunta se o modelo local está ativado (GPU NVIDIA recomendada com ≥ 24 GB de memória de vídeo).
   • Se um modelo local for selecionado, a instalação llama-cpp-python e ativar a aceleração CUDA (para GPUs NVIDIA).
   • Solicita que o usuário faça login no Hugging Face (se estiver usando um modelo local).
   • Ajude a configurar o modelo de inferência principal e o modelo de resumo, atualize o config.yaml.
   • Faça o download dos modelos locais selecionados do GGUF (se aplicável).
3. Configuração de chaves de API
   Se estiver usando um modelo de nuvem, como o Gemini ou o Claude, será necessária uma chave de API. O script de instalação verifica a seleção do modelo e orienta o usuário a adicionar a chave ao campo .env Documentação:
   • Chave da API do Anthropic: De Antrópica Aquisição de console para Claude Modelos.
   • Chave da API do Google Gemini: De Estúdio de IA do Google Obter, para modelos Gemini.
     Depois que a chave é adicionada, o aplicativo precisa ser reiniciado para entrar em vigor. Os usuários podem editar a chave .env Chave de atualização de arquivo.
4. iniciar um aplicativo
   Após a conclusão da instalação, execute o seguinte comando para iniciar o CleverBee:

   bash run.sh
   

   Isso iniciará a interface interativa do Chainlit, que pode ser acessada pelo usuário por meio de um navegador.

Requisitos do sistema

• sistema operacionalSuporte para macOS (Intel e Apple Silicon, requer Rosetta 2) e Linux.
• softwareHardware de alto desempenho não é necessário para modelos de nuvem; as GPUs NVIDIA (memória gráfica ≥ 24 GB) são recomendadas para modelos locais.
• dependênciasVerifique se a instalação python3egitejqecmake responder cantando nodeOs usuários do macOS podem instalá-lo via Homebrew:

  brew install python cmake git jq node
  

Uso

A função principal do CleverBee é gerar relatórios de pesquisa com citações. Abaixo está o procedimento detalhado:

1. Interface de lançamento
   estar em movimento run.sh O navegador abrirá a interface Chainlit. Aqui, o usuário pode inserir uma pergunta ou um tópico de pesquisa, como "Avanços recentes na computação quântica" ou "Impacto econômico da energia sustentável".
2. Insira uma consulta
   Ao inserir uma pergunta na caixa de entrada da interface, o CleverBee traça automaticamente um caminho de pesquisa, recorrendo a ferramentas de navegação na Web, extração de legendas do YouTube ou módulos de pesquisa acadêmica para coletar informações. Os usuários podem visualizar o progresso de suas pesquisas em tempo real.
3. Exibir relatório
   Após a conclusão do estudo, o CleverBee gera um relatório contendo o seguinte:
   • Sintetizar e resumir: gerar conclusões sucintas com base nas informações coletadas.
   • Citações de fontes: liste links ou fontes para todas as referências.
   • Nota sobre limitações: Descreve possíveis limitações da IA e lembra aos usuários que devem verificar a fonte.
   • Uso de token: mostra o consumo de recursos durante as chamadas de modelo.
4. Configuração personalizada
   Editável pelo usuário config.yaml O arquivo ajusta as configurações, por exemplo:
   • Altere o modelo de inferência principal (recomenda-se o Gemini 2.5 Pro).
   • Configuração do comportamento do proxy (por exemplo, profundidade de navegação na Web).
   • Ajuste os limites de token ou as políticas de cache.
     A documentação de configuração está localizada na pasta https://cleverb.ee/docs.
5. Operação da função em destaque
   • Extração de legendas do YouTubeInsira um link para um vídeo do YouTube e o CleverBee extrai automaticamente as legendas e as integra ao relatório, adequado para analisar palestras ou entrevistas.
   • Análise de PDFCarregar um arquivo PDF e o CleverBee extrai o texto e resume os elementos principais, adequados para trabalhos acadêmicos ou relatórios.
   • Pesquisa no PubMedDigite um tópico relacionado à medicina e o CleverBee pesquisará a literatura autorizada do banco de dados PubMed.
   • Rastreamento de custos em tempo realA interface exibe o consumo de tokens por consulta para ajudar os usuários a otimizar seu orçamento.

advertência

• Os modelos locais têm altos requisitos de hardware, e os modelos em nuvem são recomendados para um desempenho ideal.
• Sempre verifique as fontes do relatório, pois a IA pode estar tendo alucinações.
• O projeto é para uso não comercial e segue a licença GNU Affero.

cenário do aplicativo

1. pesquisa acadêmica
   Estudantes ou pesquisadores podem usar o CleverBee para coletar rapidamente trabalhos acadêmicos, artigos da Web e vídeos para produzir uma revisão de literatura totalmente citada. Por exemplo, ao pesquisar "Ética da Inteligência Artificial", o CleverBee pode extrair literatura relevante do PubMed e de sites acadêmicos.
2. Análise de negócios
   Os usuários corporativos podem analisar as tendências do mercado ou as informações dos concorrentes. Por exemplo, digite "Electric Vehicle Market Forecast 2025" e o CleverBee pesquisará relatórios e notícias do setor para gerar um resumo orientado por dados.
3. Aprendizagem pessoal
   Para usuários casuais que exploram tópicos complexos, como "Aplicações da tecnologia Blockchain", o CleverBee oferece várias perspectivas, incluindo tutoriais do YouTube e artigos de autoridade, para ajudar os usuários a obter uma compreensão abrangente.

QA

1. Quais modelos são compatíveis com o CleverBee?
   Suporte para modelos Gemini, Claude e GGUF nativos (por exemplo Deepseek (R1, Llama). Os modelos de nuvem são mais estáveis em termos de desempenho e os modelos locais são adequados aos requisitos de privacidade.
2. Como reduzir os custos operacionais?
   Reduza as consultas duplicadas com o cache do NormalisingCache. Escolha um modelo de baixo custo, como o Gemini 2.5 Flash, e monitore o uso de tokens por meio da interface.
3. O relatório é confiável?
   Os relatórios são baseados em fontes autênticas e as citações são fornecidas, mas a IA pode ter alucinações. Os usuários são aconselhados a verificar as principais informações.
4. É necessário ter experiência em programação?
   Não é necessário ter experiência em programação. Os scripts de instalação automatizam a configuração e a interface Chainlit é fácil de usar.