DeepResearch hat einen perfekten Kompatibilitätsrahmen für große Sprachmodelle geschaffen, und seine Fähigkeit zur Unterstützung mehrerer Modelle deckt zwei Hauptszenarien ab: Cloud-Service und lokale Bereitstellung. Das System ist mit einer Vielzahl von Optionen vorkonfiguriert, darunter Google Gemini, OpenAI Family Bucket (GPT-3.5/4, etc.), OpenRouter Aggregation Platform und lokale Ollama-Modelle. Mit diesem Design wird ein Gleichgewicht zwischen Wirtschaftlichkeit und Sicherheit der Forschungslösung erreicht: Für zeitkritische offene Forschung kann das leistungsfähigere Cloud-basierte Modell gewählt werden, während sensible Daten offline mit dem lokalen Modell verarbeitet werden können.
Was die technische Umsetzung angeht, so schirmt das System die Unterschiede zwischen den verschiedenen Modellen durch eine standardisierte API-Schnittstellenschicht ab, und der Forscher muss nur den entsprechenden API-Schlüssel in der .env-Konfigurationsdatei festlegen, um nahtlos umzuschalten. Testdaten zeigen, dass bei Verwendung des GPT-4-Modells die Forschungsgenauigkeit komplexer Probleme 82% erreichen kann, während der Wechsel zum lokalen Llama2-70B-Modell die Benchmark-Leistung von 76% beibehalten kann. Diese flexible Modellanpassungsstrategie ermöglicht es DeepResearch, sich an ein breites Spektrum von Anwendungsszenarien anzupassen, von der akademischen Exploration bis zur Unternehmensanalyse.
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelDeepResearch: ein vollständig quelloffener KI-Assistent für automatisierte TiefenforschungDie
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