Automatisierte Lösungen für vertiefte Recherchen
DeepResearch bietet die folgende systematische Lösung für das Problem der ineffizienten Forschungsdatenerfassung:
- Automatisierte iterative MehrrundenstudieDie Benutzer müssen nur das Kernproblem eingeben (z. B. "die jüngste Diskussion zum Thema KI-Ethik"), und das System zerlegt das Problem automatisch → formuliert einen Plan → führt 5 Iterationsrunden durch, wobei jedes Mal die Richtung auf der Grundlage des vorherigen Ergebnisses optimiert wird.
- Integrierte DatenerfassungSynchronisierter Zugriff über Suchmaschinen-APIs + Web-Crawling-Technologie:
- Zusammenfassungen von akademischen Arbeiten (vorzugsweise mit .edu/.org-Domänen)
- Branchenberichte (PDF-Dokumenteigenschaften erkennen)
- Nachrichten (chronologische Reihenfolge)
- Strukturierte AusgabeDer endgültig erstellte Standardbericht enthält:
- Hintergrund des Themas
- Datenmatrix (Vergleichstabelle der Kernansichten)
- Referenzen (automatisch formatierte Zitate)
In der Praxis empfiehlt es sich, die Crawling-Regeln zunächst in einer Testumgebung zu validieren (durch Änderung der Datei research_plan.py) und sie dann über die Datei docker-compose.yml zu optimieren:
research_depth: 3(Anzahl der Iterationen)
timeout: 30(Zeitüberschreitung bei einmaliger Erfassung)
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelDeepResearch: ein vollständig quelloffener KI-Assistent für automatisierte TiefenforschungDie
Darf nicht ohne Genehmigung vervielfältigt werden:KI-Produktivitätswerkzeuge " Wie können Sie die Ineffizienz des manuellen Sammelns großer Mengen von Forschungsinformationen beheben?
Deutsch 
简体中文 
English 
日本語 
Português do Brasil