Erreichung der Ziele und Kontext
WebAgent ist ein intelligentes Werkzeug für die Suche nach Informationen im Internet und wurde für Benutzer entwickelt, die mit einer großen Menge an akademischen Informationen umgehen müssen. Seine WebSailor-Komponente ist besonders gut bei der Verarbeitung komplexer Aufgaben in mehreren Schritten, was die Effizienz des Zugangs zu wissenschaftlichen Informationen erheblich verbessern kann.
Spezifische Schritte
- Auswahl des ModellsBevorzugt wurde das Modell WebSailor-72B, das die beste Leistung bei der Verarbeitung akademischer Informationen zeigte.
- Optimierung von AbfragenInput sollte spezifische akademische Anforderungen beinhalten, zum Beispiel:
Suche nach Beiträgen aus dem Bereich der natürlichen Sprachverarbeitung, die für ACL-Konferenzen im Jahr 2025 angenommen wurden, mit Ausnahme von Übersichtsartikeln'. - Ergebnisse ScreeningSuchpfade über die Protokollierung prüfen, um die Gewichtung der Schlüsselwörter zu optimieren (angepasst in config.yaml)
- Automatisierte VerarbeitungKonfigurieren Sie zeitgesteuerte API-Abfragen, um automatisch Aktualisierungen durch bestimmte Autoren oder Forschungsrichtungen zu verfolgen.
Optimierungsempfehlungen
Benutzerdefinierte Modelle können mit dem SailorFog-QA-Datensatz trainiert werden, um die Suchleistung für bestimmte akademische Bereiche zu optimieren. Empfohlen wird die Kopplung mit der virtuellen Umgebung conda, um Abhängigkeitspakete für verschiedene Forschungsprojekte zu verwalten.
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