Erweiterbarer Aufbau des Frameworks
DeerFlow verwendet ein modulares, entkoppeltes Design, das durch die Konfigurationsdatei conf.yaml eine flexible Kombination von Funktionseinheiten ermöglicht. Der Technologiestapel enthält drei Schlüsselebenen:
- Integration von APIs von Drittanbietern wie Tavily/Volcengine auf der Schnittstellenebene
- Logikschicht verwaltet intelligente Körperzusammenarbeit über LangGraph
- Die Präsentationsschicht unterstützt sowohl CLI- als auch Cloud-Plattform-Interaktionen.
Diese Architektur ermöglicht es Entwicklern, Komponenten der Suchmaschine oder des Sprachmodells schnell zu ersetzen, ohne die Kernlogik zu ändern. Beispielsweise können Benutzer das Standard-GPT-Modell durch einfache Änderung des Parameters llm_provider in der Konfigurationsdatei auf Claude umstellen. Die Cloud-Bereitstellungslösung kapselt die Abhängigkeitsumgebung durch Docker-Container und erreicht einen Online-Dienst auf Minutenebene in der Volcengine-Plattform, wodurch der Bereitstellungszyklus im Vergleich zu herkömmlichen Forschungswerkzeugen um 90% verkürzt wird.
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelDeerFlow: ein automatisiertes Open-Source-Framework für TiefenforschungDie
