人工智能技术正以前所未有的速度改变着我们的工作和生活方式。从简单的自动化任务到复杂的决策支持，AI的应用场景不断拓展。如今，一个名为Shandu的开源项目，正试图重新定义研究与知识获取的方式。它不仅为专业人士提供了强大的工具，也为普通用户带来了前所未有的便利。
一、Shandu：智能研究的未来已来
Shandu是由AI驱动的开源系统，通过多源信息整合、深度迭代探索和智能知识合成，为用户提供全面、结构化的研究报告。它基于LangGraph的状态化工作流，结合先进的大型语言模型和智能网络爬虫技术，能够自动化完成从问题澄清到报告生成的全过程。
1、零基础也能上手
Shandu的设计充分考虑了新手用户的体验。它的操作流程简单直观，无论是安装、配置还是启动，都只需几步即可完成。对于初学者来说，Shandu提供了详细的文档和示例报告，帮助用户快速理解其功能和使用方法。此外，Shandu还支持多种语言模型（LLM）提供商，用户可以根据自己的需求和预算进行选择。
2、全方位满足研究需求
Shandu不仅支持多搜索引擎（如Google、DuckDuckGo、Wikipedia等）的并行查询，还能通过动态调整搜索策略，填补知识空白。其智能网络爬虫技术能够处理复杂的JavaScript渲染页面，并提取关键内容。更重要的是，Shandu能够自动评估信息源的可信度和相关性，确保输出结果的高质量。
3、覆盖多领域研究场景
无论是学术研究、市场情报分析，还是内容创作和技术探索，Shandu都能提供强大的支持。例如，学术研究人员可以利用Shandu快速生成文献综述和背景信息；市场分析师可以分析行业趋势和竞争对手策略；内容创作者则可以借助Shandu生成高质量的文章和报告。
二、Shandu的安装与配置：手把手教你入门
（一）安装步骤
安装Shandu非常简单。用户可以选择从PyPI安装，也可以从源代码安装。以下是具体步骤：
1. 从PyPI安装：
pip install shandu
2. 从源代码安装：
git clone https://github.com/jolovicdev/shandu.git
cd shandu
pip install -e .
（二）配置API
安装完成后，需要配置API设置。Shandu支持多种语言模型，用户可以根据自己的需求进行选择。配置命令如下：
shandu configure
通过这个命令，用户可以设置API密钥、选择语言模型以及其他相关参数。
1、API密钥获取
Shandu的API密钥获取步骤如下：
1. 注册开发者账号
访问Shandu支持的API服务提供商，注册开发者账号。
2. 创建项目并生成密钥
在API服务提供商的平台上创建一个新的项目。
在项目中找到“生成API密钥”的选项，通常在“凭证”或“API密钥”页面中。
点击生成按钮后，平台会生成一个唯一的API密钥，复制并妥善保存该密钥。
3. 配置Shandu
使用shandu configure命令进入配置模式，根据提示输入获取的API密钥。
2、API接口接入
Shandu的API接口接入包括以下步骤：
1. 配置API密钥
Shandu需要配置API密钥以调用外部服务（如搜索引擎）。运行以下命令进入配置模式：
shandu configure
根据提示输入API密钥。开发者可参考Nebius Studio获取免费密钥用于测试。
2. 测试和调试
在接入API后，建议对Shandu进行测试，确保其能够正常响应并返回正确的数据。可以通过简单的研究命令验证功能：
shandu research “测试主题” –depth 2 –breadth 4 –output test_report.md
（三）支持的语言模型
Shandu支持多种主流语言模型（LLM），用户可以根据自己的需求选择合适的模型。目前支持的模型包括但不限于：
· OpenAI GPT-4
· Claude
· DeepSeek
这些模型通过API接口与Shandu集成，用户在配置时可以根据自己的需求选择不同的LLM提供商。
三、Shandu的启动与运行：快速上手指南
1、启动命令
Shandu提供了多种命令行工具，方便用户快速启动研究任务。以下是常用的命令：
1. 运行深度研究：
shandu research “Your research query” –depth 2 –breadth 4 –output report.md
在这个命令中，“Your research query”是你的研究问题，“–depth”和“–breadth”分别表示研究的深度和广度，而“–output”用于指定输出文件的路径。
2. 快速AI搜索：
shandu aisearch “Your search query” –detailed
这个命令用于快速获取关于特定问题的详细信息，支持多搜索引擎查询。
3. 基础多引擎搜索：
shandu search “Your search query”
这个命令用于执行基础的多引擎搜索，适合快速获取信息。
2、运行实例
为了帮助新手更好地理解Shandu的运行过程，假设你想研究“2020-2025年可再生能源存储技术的进步及其对电网可靠性的影响”，你可以运行以下命令：
shandu research “What are the technological advancements in renewable energy storage (e.g., batteries, hydrogen) between 2020 and 2025, and how have they impacted energy grid reliability?” –depth 2 –breadth 2 -o “report.md”
运行完成后，Shandu会生成一个名为“report.md”的Markdown文件，其中包含了详细的研究报告。
四、Shandu的技能与实操：提升你的研究能力
（一）掌握核心技能
使用Shandu不仅需要了解其操作方法，还需要掌握一些核心技能，以充分发挥其功能。以下是几个关键技能：
- 问题澄清：在开始研究之前，明确你的研究问题至关重要。Shandu会通过交互式问题帮助你澄清需求，确保研究方向的准确性。
- 信息评估：Shandu能够自动评估信息源的可信度和相关性，但用户也需要具备一定的信息评估能力，以确保输出结果的质量。
- 报告撰写：Shandu生成的报告需要用户进行进一步的整理和完善。掌握基本的报告撰写技能，能够帮助你更好地利用Shandu的输出。
（二）实操案例
为了更好地掌握Shandu的使用方法，假设你是一名市场分析师，需要研究“人工智能在医疗行业的应用趋势”。你可以按照以下步骤进行操作：
1. 安装与配置：按照前面的步骤安装并配置Shandu。
2. 启动研究：运行以下命令：
shandu research “What are the current trends in the application of AI in the healthcare industry?” –depth 3 –breadth 5 –output report.md
3. 分析输出：运行完成后，打开生成的“report.md”文件，查看研究报告。报告中会包含关键信息、趋势分析以及相关文献的引用。
4. 进一步完善：根据报告内容，结合自己的专业知识，进一步完善分析内容，生成最终的市场研究报告。
（三）实战应用
Shandu在多个领域都有广泛的应用，以下是一些实战举例：
1. 学术研究：
- 文献综述：Shandu能够自动化地进行多层次信息挖掘，生成包含主题概述、关键发现和参考链接的结构化报告。例如，输入研究主题“AI在医疗领域的应用”，Shandu会自动从多个搜索引擎（如Google、DuckDuckGo）和学术知识库中获取信息，并生成详细的文献综述。
- 复杂主题分析：例如生成关于“可再生能源存储技术的全球趋势分析报告（2020-2025）”，帮助研究人员快速了解相关领域的最新进展。
2. 市场分析：
- 行业趋势分析：通过多引擎搜索和递归探索，快速挖掘特定行业的市场趋势和竞争对手信息。例如，输入“云计算的发展趋势”，Shandu会生成包含行业动态、关键数据和趋势分析的报告。
- 竞争对手策略分析：例如分析竞争对手的策略和市场表现，帮助企业在市场中保持竞争优势。
3. 技术探索：
- 新兴技术跟踪：Shandu可以快速生成关于新兴技术或复杂技术问题的研究报告，帮助用户快速了解技术背景和发展。
4. 内容创作：
- 文章和报告撰写：为内容创作者提供背景信息和创意灵感，通过快速搜索和整理资料，辅助生成高质量的内容。
5. 教育与学习：
- 知识梳理和学习资料整理：在教育领域，Shandu可以帮助学生和教师快速掌握新知识，整理学习资料。
五、Shandu的高级功能：解锁更多可能性
（一）Python API
除了命令行工具，Shandu还提供了Python API，方便用户进行更高级的定制和集成。以下是使用Python API的一个例子：
from shandu.agents import ResearchGraph
from langchain_openai import ChatOpenAI
# 初始化语言模型
llm = ChatOpenAI(model=”gpt-4″)
# 初始化研究系统
researcher = ResearchGraph(
llm=llm,
temperature=0.5
)
# 执行深度研究
results = researcher.research_sync(
query=”Your research query”,
depth=3,
breadth=4,
detail_level=”high”
)
# 输出或保存结果
print(results.to_markdown())
通过Python API，用户可以灵活地调整研究参数，实现更复杂的任务。
（二）报告质量评估
评估Shandu生成的报告质量可以从以下几个方面入手：
1. 信息的全面性和准确性：Shandu通过多引擎搜索和智能网页爬取技术，能够从多个来源获取信息，确保报告内容的全面性。它还具备智能信息源评估功能，能够自动评估信息源的可信度和相关性，从而提高报告内容的准确性。
2. 报告的结构化程度：Shandu生成的报告以Markdown格式输出，包含结论、引用来源以及AI分析总结，结构清晰，便于阅读和分享。
3. 引用的规范性：报告中包含完整的引用和链接，支持学术场景的可信度验证需求。
4. 迭代探索的深度和广度：Shandu通过递归探索和动态调整研究深度与广度，能够深入挖掘隐藏信息，确保研究的深度和广度。
（三）非英文文献处理
Shandu目前主要支持英文文献的处理。它通过多搜索引擎和学术知识库（如ArXiv）获取信息，这些平台主要以英文内容为主。如果需要处理非英文文献，可以结合外部翻译工具或本地化的搜索引擎来扩展其功能。以下是一些推荐的翻译工具，适用于学术和研究场景：
1. Scholaread靠岸学术
这是一款支持多平台（手机、平板、电脑）的文献翻译工具，能够同步阅读和翻译文献，界面友好，适合学术研究。
2. DeepL翻译
DeepL以其高准确性和自然的语言翻译而闻名，支持多种文件格式（如PDF、Word、PowerPoint）的翻译，适合处理学术文献。
3. 知云文献翻译
这是一款专为学术研究设计的翻译工具，能够高效准确地将英文文献翻译成中文，适合处理包含大量专业术语的文献。
4. 彩云小译
彩云小译是一款页面简洁、翻译准确的工具，适合翻译学术文献中的长难句和专业术语。
5. CNKI翻译助手
由中国知网开发，汇集了大量常用词汇、专业术语和双语例句，适合学术翻译。
6. Atman Cloud Translation
这是一款医药领域常用的翻译工具，能够自动合并PDF的断行，翻译质量较高。
结语
Shandu作为一个开源的AI研究自动化工具，凭借其强大的多引擎搜索、智能网页爬取和递归探索能力，能够快速生成高质量的研究报告。它不仅适用于学术研究、市场分析和技术探索，还能为内容创作者和教育工作者提供有力支持。通过灵活配置和使用多种语言模型，Shandu能够满足不同用户的需求，提升研究效率。
互动话题
随着Shandu的出现，智能研究的门槛大幅降低。无论是学生、研究人员还是专业人士，都可以利用这一工具快速获取知识、分析信息并生成高质量的报告。
那么，Shandu能够为你解决哪些痛点？你认为它的哪些功能特性对你最有帮助？欢迎在评论区留言，分享你的想法。
来源：数治网院iDigi，本篇结合生成式 AI 做出的核心摘要和解答，仅作为参考，请以原文为准。
