Personalisiertes Konfigurationssystem für die Berichterstellung
Open Deep Research bietet umfassende Konfigurationsmöglichkeiten, um unterschiedliche Forschungsanforderungen zu erfüllen. Was die Berichtsstruktur betrifft, so unterstützt das System die Verwendung von Standardformaten für Forschungsberichte und ermöglicht es den Nutzern, das Layout der Abschnitte über den Parameter report_structure vollständig anzupassen. Was die Steuerung der Recherchetiefe betrifft, so können die Benutzer die Anzahl der Suchiterationen pro Abschnitt über den Parameter max_search_depth (Standardwert 2) festlegen und die Anzahl der pro Abschnitt generierten Suchanfragen über den Parameter number_of_queries (Standardwert 2) regulieren.
Das Tool verfügt außerdem über eine leistungsstarke Funktion zur Modellauswahl: In der Planungsphase kann openai oder groq als Anbieter ausgewählt werden, und das spezifische Modell unterstützt o3-mini usw.; in der Schreibphase werden anthropic, openai und andere Anbieter unterstützt, und die neueste Version von Claude 3.5 Sonnet wird standardmäßig verwendet; und die Such-API unterstützt die beiden Mainstream-Dienste von Tavily und Perplexity zwei Mainstream-Dienste. Alle diese Parameter können über Konfigurationsdateien oder Laufzeitparameter dynamisch angepasst werden.
Besonders erwähnenswert ist, dass das System mit einem interaktiven Feedback-Mechanismus ausgestattet ist, der es dem Benutzer ermöglicht, nach der Erstellung des ersten Berichtsplans über natürlichsprachliche Befehle Anpassungen zu verlangen (z. B. "Fügen Sie eine Umsatzschätzung ein") und eine endgültige Bestätigung zu erhalten, bevor er mit der formalen Recherche- und Schreibphase fortfährt.
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelOpen Deep Research: Der quelloffene intelligente Assistent von LangChain für die TiefenforschungDie
