# STORM 長文寫作的理解與實踐 - 陳景泰(Ted Chen)

{%hackmd @HWDC/BJOE4qInR %}

>#### 》[議程介紹](https://hwdc.ithome.com.tw/2024/session-page/3219)
>#### 》[填寫議程滿意度問卷｜回饋建言給辛苦的講者](https://forms.gle/JDVBbZb1GE8CcM2S9)

---
[TOC]
---

## STORM 長文寫作
* 由史丹佛提出的寫作框架
* 既精簡又能融合RAG跟 Agentic的運作
RAG + Agentic Workflow

## 預期takeaway
1. 掌握如何整合RAG跟 Agentic workflow
2. 了解長文寫作的最基本範式
3. 應用核心概念於其他場景

## 長文寫作可以做什麼？
### 長文寫作的多元應用
1. 市場調查報告
2. 內容創作：自動生成吸引人的部落格文章，白皮書，提升品牌影響力
3. 專案管理文件

## 相關知識基礎教育

### 什麼是 RAG?
- 檢索增強式生成

- [Computational Agents Exhibit Believable Humanlike Behavior](https://hai.stanford.edu/news/computational-agents-exhibit-believable-humanlike-behavior)

- [arXiv:2304.03442 Generative Agents: Interactive Simulacra of Human Behavior](https://arxiv.org/abs/2304.03442)

- [GitHub: Generative Agents: Interactive Simulacra of Human Behavior](https://github.com/joonspk-research/generative_agents)

### 生成式代理架構

一到四級人工驅動成分高，當到第五第六可以說是Agent階段
* 程式碼：執行一個個步驟，下一個要做什麼 也利用人工判斷，當所有都利用人工驅動就是第一集
* 當程式輸出利用LLM就步入到第二級
* 不但輸出且程式執行完後由LLM決定接下來怎麼跑，就到了第四階段
* 連程式都有是LLM自行構建就到了自主Agent的階段

LLM reflection

透過兩個不同的LLM來交互改寫文章

## 我們如何寫作

### 一般寫作流程

### STORM 長文寫作 overview

LLM -> 階段 -> context

文章主題 ->構思與計畫 -> 問題清單 -> 研究與搜集 -> 文獻 -> 資料庫
｜
｜撰寫大綱 -> 文章大綱 -> 撰寫內容 -> wiki 文章

Agent扮演領域專家，會依照問題清單去網路搜尋資料來回覆問題
把文章大綱展開並利用對話內容來修改
最後一段段把檢索出的重要內容寫出來

### 構思與計畫
拿到文章主題把主題展成幾個相關主題，再產生各個觀點，作為各Agent的特色並提出問題，得到很多面向的深度問題

### 研究與資料搜集
去網路搜尋文件，來回答問題，並以此得到很多對話紀錄，並存到向量資料庫

### 撰寫大綱
用LLM去簡單生成出版大綱，剛剛跟領域專家對談的深度內容來補足初版的內容

### 撰寫內容

得到文章大綱後，會將深度文章大綱切成片段，每個片段都有要撰寫的內容，於是去向量資料庫去搜尋文件，來請LLM撰寫不同段落的內容，最後請LLM統整

## STORM 完整流程