LlamaResearcher是什么？

LlamaResearcher 是一个基于 Llama 4 模型构建的研究助手，能够将用户输入的主题快速转化为完整的论文，适用于学术研究、报告撰写、内容创作等多种场景。

LlamaResearcher功能特征

1. 快速生成论文

核心功能：能够将用户输入的主题快速转化为完整结构的论文，节省研究和写作的时间。

2. 安全检查机制

安全评估：使用Groq提供的llama-3-8b-guard模型对用户输入的查询请求进行安全检查，确保输入内容符合安全标准。

风险控制：避免处理可能涉及不当内容的请求，保障系统的安全性和合规性。

3. 智能查询扩展

多维度搜索：将用户的单一查询扩展为三个子查询，从多个角度对主题进行深入挖掘。

深度信息检索：通过LinkUp对每个子查询进行深度网络搜索，获取更全面和丰富的信息资源。

4. 信息筛选与评估

相关性评估：对检索到的大量信息进行筛选，确保返回的内容与用户原始查询高度相关。

质量控制：通过评估机制过滤掉无关或低质量的信息，保证最终生成的论文内容准确可靠。

5. 强大的技术栈支持

Groq：用于安全检查和模型推理。

LinkUp：用于深度网络搜索。

Llamaindex：用于信息检索和生成。

Gradio：提供用户友好的界面。

FastAPI：构建高效的后端服务。

Redis：用于API速率限制，保障系统的稳定运行。

LlamaResearcher工作流程

安全检查：使用 Groq 提供的 llama-3-8b-guard 模型对用户请求进行安全评估。

任务分配：如果请求安全，则将其路由到 ResearcherAgent。

查询扩展：ResearcherAgent 将查询扩展为三个子查询，用于网络搜索。

信息检索与筛选：使用 LinkUp 对每个子查询进行深度网络搜索，并评估检索到的信息与用户原始查询的相关性。

生成论文：收集完所有信息后，ResearcherAgent 撰写最终论文并返回给用户。

LlamaResearcher安装和运行

1. 克隆仓库：

2. 配置环境变量：

修改 .env.example 文件为 .env，并添加以下API密钥：

groq_api_key：从 Groq Console 获取。

linkup_api_key：从 Linkup Dashboard 获取。

internal_api_key：自行创建。

或者手动启动：

3. 应用程序将在 http://localhost:8000 上运行。

Github地址：https://github.com/AstraBert/llama-4-researcher