nutzen. topic_generator.py Beispiele können das Problem systematisch angehen:
- Strukturierte AusgabeKonfiguration: Das Konfigurationsmodell liefert Ergebnisse im JSON-Format mit Bewertungen der Themenrelevanz.
- kontextabhängigEingebautes Google-Suchwerkzeug ergänzt automatisch das Hintergrundwissen zum Thema.
- Stapeldatei: durch
stream_contentGleichzeitige Bearbeitung mehrerer Forschungsanträge - ParameterabstimmungAnpassungen
num_topicsim Gesang antwortentemperatureKontrolle der Erzeugung von Vielfalt
Beispiel-Code:async for part in processor(["量子计算临床应用"], num_topics=5):
print(part.json())
Es stehen gleich fünf Teilbereiche der Forschung und deren Begründung zur Verfügung.
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelGenAI Processors: Leichtgewichtige Python-Bibliothek unterstützt effiziente parallele Verarbeitung multimodaler InhalteDie
Darf nicht ohne Genehmigung vervielfältigt werden:KI-Produktivitätswerkzeuge " Wie kann die Qualität und Effizienz der Themenfindung in der akademischen Forschung verbessert werden?
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