MAESTRO: assistente de pesquisa aprofundada com base de conhecimento local e colaboração multiagente

A MAESTRO é uma ferramenta de pesquisa de IA de código aberto projetada para ajudar os usuários em tarefas de pesquisa complexas. Ela oferece um processo completo, desde o planejamento da pesquisa até a geração de relatórios, por meio de gerenciamento de documentos, geração de aumento de recuperação (RAG) e colaboração com vários agentes. Os usuários podem fazer upload de documentos PDF e usar agentes de IA para recuperar, analisar e escrever relatórios. O MAESTRO é auto-hospedado e adequado para usuários que precisam organizar e analisar com eficiência grandes quantidades de informações, como acadêmicos, analistas e desenvolvedores. O projeto foi desenvolvido em Python e Docker, com uma interface amigável e operação flexível, adequada para colaboração individual ou em equipe.

Lista de funções

• Gerenciamento de documentos: faça upload e gerencie arquivos PDF para criar uma base de conhecimento pesquisável.
• Retrieval Augmented Generation (RAG): combina técnicas de recuperação e geração de documentos para fornecer respostas precisas.
• Colaboração com vários agentes: inclui agentes de planejamento, pesquisa, reflexão e redação para dividir automaticamente as tarefas e gerar relatórios.
• Implementação auto-hospedada: execute em contêineres via Docker para proteger a privacidade dos dados.
• Interface da Web: interface intuitiva baseada em Streamlit para facilitar a operação e a visualização dos resultados.
• Geração de relatórios: gere automaticamente relatórios de pesquisa estruturados com suporte para otimização iterativa.
• Configuração personalizada: permite que os usuários definam chaves de API e parâmetros de rede para se adaptarem de forma flexível às suas necessidades.

Usando a Ajuda

Processo de instalação

A MAESTRO é uma ferramenta auto-hospedada e é recomendada para ser implantada usando o Docker. Abaixo estão as etapas de instalação detalhadas para garantir que os usuários possam começar rapidamente.

1. Preparação do ambiente
   • Certifique-se de que os seguintes softwares estejam instalados em seu sistema:
     • Docker responder cantando Docker ComposePara operação em contêineres.
     • GitPara clonar repositórios de código.
     • GPU NVIDIA (opcional): melhora o desempenho dos modelos de incorporação e classificação.
     • Espaço em disco: aprox. 5 GB para armazenar modelos de IA (download automático na primeira execução).
   • Verifique se o seu sistema suporta Python 3.x.
2. Repositório de código clone
   Execute o seguinte comando em um terminal para fazer o download do código-fonte do MAESTRO:

   git clone https://github.com/murtaza-nasir/maestro.git
   cd maestro
   

3. Configuração de variáveis de ambiente
   • Execute o script de configuração fornecido para gerar .env Documentação:

     ./setup-env.sh
     

   • O script orienta o usuário na configuração dos parâmetros de rede e das chaves de API. O usuário deve fornecer as chaves de API necessárias (por exemplo, para modelos de idioma ou serviços externos).
   • Ele também pode ser copiado manualmente .env.example e editá-lo:

     cp .env.example .env
     

     compilador .env preencha a chave de API e outras configurações, como:

     API_KEY=your_api_key_here
     PORT=3030
     

4. Criar e executar
   • Use o Docker Compose para criar e iniciar serviços:

     docker compose up --build -d
     

   • Esse comando inicia o contêiner MAESTRO em segundo plano. A primeira execução fará o download automático dos modelos de IA necessários.
   • Aguarde até que o contêiner termine de iniciar, o que normalmente leva alguns minutos.
5. Visite a MAESTRO
   • Abra um navegador e acesse o endereço configurado (o padrão é http://localhost:3030).
   • Use as credenciais de login padrão: nome de usuário adminSenha adminpass123.
   • Altere sua senha padrão imediatamente após fazer o login para garantir a segurança.

Uso das funções principais

A funcionalidade principal da MAESTRO gira em torno do gerenciamento de documentos, tarefas de pesquisa e geração de relatórios. Instruções detalhadas são fornecidas abaixo.

Gerenciamento de documentos

• Fazer upload de um documentoDepois de fazer o login, você será levado à página "Document Library" (Biblioteca de documentos). Clique no botão "Upload" e selecione um arquivo PDF ou arraste e solte o arquivo na área designada. O sistema converterá automaticamente o PDF em uma base de conhecimento pesquisável.
• Gerenciar documentosNa biblioteca de documentos, os usuários podem visualizar a lista de arquivos carregados e oferecer suporte à exclusão ou reorganização de arquivos. Cada arquivo mostrará a hora e o tamanho do upload para facilitar o gerenciamento.
• Pesquisar documentosAo inserir palavras-chave na barra de pesquisa, o sistema se baseará na RAG A tecnologia retorna o conteúdo do documento relacionado às palavras-chave.

tarefa de pesquisa

• Criação de tarefasNa tela Tasks (Tarefas), clique em New Task (Nova tarefa). Digite um objetivo de pesquisa, como "Analisar o impacto da mudança climática na agricultura". O sistema invocará automaticamente o agente de planejamento para decompor a tarefa.
• operarAgente de planejamento: O agente de planejamento gera subtarefas que são atribuídas ao agente de pesquisa e ao agente de reflexão. O usuário pode visualizar o progresso em tempo real na página de tarefas e os agentes coletarão informações de documentos e da Web.
• Reflexão e otimizaçãoOs agentes reflexivos verificam a integridade e a precisão das descobertas. Se forem encontradas deficiências, o sistema ajustará automaticamente o plano de tarefas e coletará novamente os dados.

Geração de relatórios

• Geração de relatóriosRelatório de pesquisa: Após a conclusão da pesquisa, o agente de redação gera um relatório preliminar com base nos dados coletados. Os usuários podem visualizar o conteúdo na página Relatórios.
• Edição e otimizaçãoClique no botão "Edit" (Editar) para acessar a interface de escrita. Os usuários podem modificar manualmente o conteúdo do relatório ou permitir que o agente de reflexão o otimize ainda mais para garantir que o relatório seja lógico e preciso.
• Relatório de exportaçãoSuporte para exportação de relatórios para o formato PDF ou Markdown para facilitar o compartilhamento ou o arquivamento.

Configurações personalizadas

• Na tela Settings (Configurações), é possível ajustar os parâmetros do modelo de idioma, como selecionar um modelo de geração diferente ou ajustar o tom do conteúdo gerado.
• Suporte ao gerenciamento de vários usuários, os administradores podem adicionar ou excluir usuários na página "gerenciamento de usuários" e atribuir direitos.

advertência

• Certifique-se de que o serviço do Docker esteja sendo executado corretamente para evitar conflitos de portas.
• A primeira execução pode ser lenta devido ao download do modelo, portanto, seja paciente.
• Para obter maior desempenho, recomenda-se a aceleração da GPU NVIDIA.

cenário do aplicativo

1. pesquisa acadêmica
   Os acadêmicos podem fazer upload de artigos acadêmicos, extrair rapidamente as principais informações e gerar relatórios de visão geral. Por exemplo, analise as principais ideias de vários artigos e agrupe-as em um relatório de pesquisa estruturado.
2. análise de dados
   Os analistas podem usar o MAESTRO para processar relatórios do setor, extrair dados e gerar resumos analíticos adequados para a rápida geração de relatórios de tendências de mercado.
3. criação de conteúdo
   Escritores ou jornalistas podem fazer upload de informações básicas e usar o MAESTRO para reunir as informações e produzir um primeiro rascunho do artigo, economizando tempo em pesquisas.
4. Trabalho em equipe
   As equipes de pesquisa podem compartilhar documentos e tarefas e colaborar em projetos complexos por meio dos recursos multiusuário da MAESTRO.

QA

1. O MAESTRO requer uma conexão com a Internet para ser executado?
   O MAESTRO suporta a operação off-line, mas a primeira execução requer uma conexão com a Internet para fazer o download do modelo. Se a tarefa envolver uma pesquisa na Web, você precisará permanecer conectado.
2. Como você garante a privacidade dos dados?
   A MAESTRO é uma ferramenta auto-hospedada em que os dados são armazenados em um servidor local e o usuário tem controle total sobre os dados. Recomenda-se a realização de backups regulares .env Bibliotecas de arquivos e documentos.
3. Há suporte para arquivos que não sejam PDF?
   A versão atual suporta principalmente arquivos PDF e pode ser ampliada para outros formatos no futuro. Os usuários podem converter outros formatos em PDF e carregá-los.
4. Como a qualidade dos relatórios pode ser otimizada?
   Os usuários podem ajustar os parâmetros do modelo nas configurações da tarefa ou editar manualmente o conteúdo do relatório. Várias execuções do agente de reflexão também podem melhorar a precisão do relatório.