OmniThink

让AI写作前先深度思考，产出更有深度的长文

开源 🏷️完全免费 🔧 仅开源项目，无在线服务，需自行部署 开源模型 🍴 复刻 63 👀 关注 11
访问官网 ↗ GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 483
维护状态 低维护
是否开源 开源
定价模式 🏷️完全免费 开源项目，MIT许可证，完全免费，可自行部署使用。

项目预览

OmniThink 项目界面预览图
图片来源：GitHub 官方仓库名片

项目数据

分类开源模型
开发团队zjunlp
官网地址https://zjunlp.github.io/project/OmniThink
GitHubhttps://github.com/zjunlp/OmniThink
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源项目，MIT许可证，完全免费，可自行部署使用。
访问状态🔧 仅开源项目，无在线服务，需自行部署
是否开源是
开源协议MIT
主要语言Python
技术栈/模型artificial-intelligence,deepseek-r1,deepseek-v3,generation,gpt,gpt4o,information-seeking,knowledge-augmented-generation,large-language-models,machine-writing,natural-language-processing,news-generation,omnithink,qwen,qwen2-5,report-generation,retrieval-augmented-generation,slow-thinking
GitHub 星标★ 483
上线时间2024-12-10 00:00:00
代码更新2025-08-23
仓库体积13.3 MB
本站数据更新2026-11-09
维护状态低维护
收录时间2026-08-09
浏览次数10

项目介绍

OmniThink 是一个面向机器写作的开源框架，核心思想是让 AI 在生成文章前先进行类似人类的“思考”过程，从而扩展知识边界，提升内容的深度和广度。它解决的是大语言模型在长文写作时常见的知识局限、内容浅显和事实性错误问题。其核心能力包括：模拟人类写作前的资料搜集与思考流程，动态构建知识框架，并基于此生成结构更合理、信息更丰富的文章。该项目基于 Python 实现，提供了完整的训练和推理流程，并已在 EMNLP 2025 上发表，具备一定的学术价值。

Star 增长趋势

本站每日记录该项目 GitHub 星标变化，观测越久曲线越完整

数据来源：GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-08-09 · 当前星标 ★ 483

使用教程

ℹ 本教程由 AI 依据该项目 README 整理，个别步骤可能需要按你的环境微调。

难度：进阶 约 50 分钟 部署方式：本地GPU 5 步

环境要求

  • Python 3.11
  • Conda
  • 模型 API 凭据

安装与启动步骤

  1. 1建环境

    锁 Python 3.11。

    conda create -n OmniThink python=3.11

  2. 2拉代码装依赖

    主依赖装在 requirements 里。

    pip install -r requirements.txt

  3. 3装检索部分

    向量检索这几个包要单独补。

    pip install sentence-transformers faiss-cpu numpy

  4. 4跑主流程

    入口是一个 shell 脚本，模型凭据要先填好。

    sh run.sh

  5. 5或用官方镜像

    环境折腾不动时直接用镜像更快。

    docker run -it zjunlp/omnithink:latest

如何确认成功

给定一个开放主题，能跑出多轮扩展与反思后的长文，且文中引用与检索到的原文对得上

注意事项

  • 它研究的是让模型反复扩展与反思，把短查询扩成有信息密度的长文，属论文配套代码。
  • 仓库另带三个评测脚本（评分、信息多样性、知识密度），跑评测要先装 FActScore。
  • 有官方 Docker 镜像，环境装不顺时优先用镜像。
  • 迭代轮数直接放大 token 消耗，先用小轮数验证流程。
  • 作者在 ModelScope 和 HuggingFace 都开了在线 demo，只想看效果不必本地部署。

核心亮点

  • 创新性地将思考过程引入机器写作，显著提升内容深度和知识广度
  • 基于EMNLP 2025论文，有扎实的学术理论支撑
  • 提供完整的Python实现，便于研究者复现和二次开发

不足之处

  • 早期项目，文档和社区生态尚待完善
  • 依赖外部知识库或检索能力，部署复杂度较高

适用场景

  • 学术论文或技术报告的自动撰写
  • 新闻报道或深度文章的辅助生成
  • 知识密集型内容的创作，如百科条目、行业分析

替代项目

LangChain、AutoGen、STORM

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