Die Innovation des Gemini Fullstack LangGraph liegt in dem ihm innewohnenden Reflexions- und Optimierungsmechanismus, der es dem System erlaubt, seine Forschungsstrategie wie ein menschlicher Forscher kontinuierlich anzupassen.
Um diese Funktion zu erfüllen, stützt sich das System auf drei technische Schlüsselkomponenten: erstens das Modul zur Analyse der Informationslücken, das die Unzulänglichkeiten der aktuellen Ergebnisse durch die Bewertung der inhaltlichen Kohärenz und der Reichweite ermittelt; zweitens die Strategie-Tuning-Engine, die auf der Grundlage der Zustandsverwaltung von LangGraph die nächste Optimierungsrichtung festlegt; und drittens die Einheit zur Überwachung der Ausführung, die die Auswirkungen der einzelnen Verbesserungen verfolgt.
- Lückenerkennung: quantitative Bewertung der Lücke zwischen den verfügbaren Informationen und dem Nutzerbedarf
- Strategiebibliothek: Integrierte Optimierungslösungen (z. B. Schlüsselworterweiterung, Anpassung des Suchbereichs usw.)
- Verfolgung der Auswirkungen: Dokumentation der Auswirkungen jeder Optimierung zur Entwicklung bewährter Verfahren
In typischen Anwendungsszenarien kann das System feststellen, dass die Geschäftsszenarien in der ersten Runde der Suchergebnisse unzureichend sind, und fügt automatisch zusätzliche Schlüsselwörter wie "Marktanalyse", "Geschäftsmodell" usw. hinzu; wenn es einen Mangel an technischen Details feststellt, konzentriert es sich auf die Suche nach akademischen Ressourcen und technischen Dokumenten. Durch diese kontinuierliche Optimierung kann das System einen gleichbleibend hohen Standard der Rechercheergebnisse gewährleisten.
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelGemini Fullstack LangGraph: eine Fullstack-Anwendung für intelligente Forschung basierend auf Gemini und LangGraphDie
