使用场景

研究人员使用CoI-Agent发现新的研究方向，提高了研究效率。

学者通过CoI-Agent链接不同领域的知识，发表了跨学科的研究成果。

教育机构利用CoI-Agent作为教学工具，培养学生的创新思维能力。

产品特色

利用大型语言模型生成创新研究思路

通过链式思维模式链接不同的想法和概念

支持研究人员在复杂的数据中发现新的模式

提供研究方向的推荐和文献搜索功能

支持PDF解析，方便研究人员快速获取文献信息

可配置的API接口，方便与不同的语言模型和搜索引擎集成

提供命令行界面，方便研究人员快速启动和操作模型

支持多语言，包括中文和英文，方便不同语言背景的研究人员使用

使用教程

1. 访问GitHub页面并克隆CoI-Agent代码库到本地。

2. 安装所需的依赖项，包括Python环境和其他必要的库。

3. 根据需要配置config.yaml文件，设置LLM API和其他相关参数。

4. 运行Grobid服务，以便进行PDF解析。

5. 通过命令行界面启动CoI-Agent，输入相关参数，如研究主题等。

6. CoI-Agent将生成创新的研究思路，并提供相关的文献搜索结果。

7. 研究人员可以根据CoI-Agent提供的信息，进一步深入研究和探索。