InfoSeek：构建复杂知识网络的研究数据合成框架
项目概述
InfoSeek是一个处于人工智能与数据科学交叉领域的新型框架，专注于为复杂深度研究任务提供高质量数据合成。该系统采用双智能体架构，通过从大型文本中挖掘实体和关系，逐步构建研究树，并对中间节点进行模糊处理以确保生成有效子问题。
核心技术特点
双智能体系统
- 实体关系挖掘：从大规模文本中提取关键实体和关系
- 研究树构建：通过层级结构组织研究问题
- 模糊处理机制：确保中间节点的有效性和连贯性
- 自然语言转换：将研究树转化为自然语言问题
研究示例展示
鸟类研究案例
以"红喉鹪莺"（Russet sparrow）为例：
- 研究树包含多个层级实体和关系
- 从命名者John Gould到其妻子Elizabeth Gould
- 延伸至该物种的相关特征
- 清晰展示问题分解和解答路径
足球团队研究案例
以SV Werder Bremen（女子足球队）为例：
- 呈现球队首位得分手Doreen Nabwire的复杂关系网络
- 关联其发展组织Mathare Youth Sports Association
- 连接至出生地Korogocho
- 实现多层次关键信息提取
性能表现
InfoSeek在传统多跳基准测试中表现优异：
- 在BrowseComp-Plus基准测试中展现竞争力
- 为数据合成技术发展提供新工具和思路
- 推动研究方法的进一步创新
开源与许可
- 许可证：Apache 2.0开源协议
- 使用范围：支持学术研究和商业应用
- 引用要求：鼓励使用者进行适当引用
- 社区支持：开发团队呼吁社区参与和反馈
项目意义
InfoSeek框架为深度研究提供了结构化数据合成解决方案，通过构建复杂知识网络，帮助研究人员：
- 更清晰地理解问题分解过程
- 从多层级结构中提取关键信息
- 深化对研究问题的理解
- 推动数据合成技术的创新发展
