简介
Shandu是一个基于AI的研究系统,能够通过多源信息合成和深度迭代探索生成全面的研究报告。它利用先进的语言模型和智能网络爬虫技术,自动完成从问题澄清到内容分析的全过程。其主要优点包括高效的信息整合能力、灵活的多源数据处理以及强大的知识合成能力。该产品适用于需要快速生成高质量研究报告的场景,如学术研究、市场情报分析和技术探索。目前该产品为开源项目,用户可以根据需求进行定制和扩展。
截图

产品特色
支持多搜索引擎和知识库的综合研究
通过LangGraph实现结构化的研究流程
递归探索主题,动态调整研究深度和广度
智能评估信息源的可信度和相关性
生成结构化报告并支持多种引用格式
支持多线程处理,提高研究效率
可自定义LLM模型以满足不同需求
提供详细的用户交互和进度反馈
使用教程
1. 安装Shandu:通过PyPI或从源代码安装。
2. 配置API设置:支持多种LLM提供商。
3. 运行研究命令:指定研究问题、深度、广度和输出格式。
4. 查看或保存结果:以Markdown、JSON或纯文本格式输出。
5. 使用Python API进行高级定制:通过代码调用Shandu的功能。
流量来源
直接访问 | 51.61% | 外链引荐 | 33.46% | 邮件 | 0.04% |
自然搜索 | 12.58% | 社交媒体 | 2.19% | 展示广告 | 0.11% |
最新流量情况
月访问量
4.92m
平均访问时长
393.01
每次访问页数
6.11
跳出率
36.20%
总流量趋势图
地理流量分布情况
美国
19.34%
中国
13.25%
印度
9.32%
俄罗斯
4.28%
德国
3.63%
地理流量分布全球图
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