Hintergrund
Die schnelle Erstellung professioneller und detaillierter Forschungsberichte ist ein häufiges Erfordernis in der Forschung, vor allem, wenn mehrere Informationsquellen erfasst und eingehend analysiert werden müssen.
Zentrum
Die Verwendung von Open Deep Research verbessert die Effizienz und Qualität der Erstellung von Forschungsberichten erheblich:
- Gestufter ArbeitsablaufDas System verwendet einen stufenweisen Prozess von Planung-Recherche-Schreiben, der es den Benutzern ermöglicht, die Berichtsstruktur zu überprüfen, bevor sie zeitaufwändige Recherchen durchführen.
- Unterstützung für iterative VerbesserungenDie Berichtsstruktur kann während der Planungsphase mehrmals überprüft und angepasst werden, um sicherzustellen, dass der Rahmen solide ist.
- Integration mehrerer ModelleOptionen zur Optimierung der Planung mit Inferenzmodellen wie DeepSeek und zur Verbesserung der Textqualität mit Schreibmodellen wie Claude 3.5
- Maßgeschneiderte Suchtiefemax_search_depth: Steuert die Tiefe der Recherche durch Setzen des Parameters max_search_depth
Verfahren
- Legen Sie den erforderlichen API-Schlüssel fest (Tavily/Anthropic/OpenAI usw.)
- Erstkonfiguration der Such-API, des Schreibmodells und des Planungsmodells
- Geben Sie ein Forschungsthema ein und überprüfen Sie dann die vom System generierte Gliederung des Berichts.
- Im Rahmen der Berichtsgliederung wird die Anzahl der Suchiterationen durch den Parameter max_search_depth bestimmt
- Erstellt schließlich einen vollständigen Bericht
Mitnahmeeffekt
Das System ist mit strukturierten Workflows und KI-Modellen ausgestattet, um sowohl die Produktivität von Forschungsberichten als auch die Professionalität und Tiefe der Ergebnisse zu verbessern.
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelOpen Deep Research: Der quelloffene intelligente Assistent von LangChain für die TiefenforschungDie





























