Wichtige Empfehlungen für die Verwendung
Besondere Aufmerksamkeit ist erforderlich, um die Qualität der Studie und die Stabilität des Systems zu gewährleisten:
1. betriebliches Umfeld
- NetzanforderungSicherstellen, dass Docker ordnungsgemäß auf das Netzwerk zugreifen kann
- Hardware-Empfehlungen8 GB oder mehr RAM für ein besseres Erlebnis
- Verwaltung von Abhängigkeiten: Regelmäßige Aktualisierung der Pakete in requirements.txt
2. das Studiendesign
- eindeutiges ThemaGeben Sie eine spezifische Forschungsfrage ein und nicht ein allgemeines Thema
- Überprüfung der QuelleEmpfehlung für die manuelle Überprüfung von im Internet gecrawlten Daten
- Auswahl des ModellsLLM an die Komplexität der Aufgabe anpassen
3. die Risikokontrolle
- API-DosierungÜberwachung des Tokenverbrauchs, um Überschreitungen zu vermeiden
- DatensicherheitLokale Modellierung wird für sensible Daten empfohlen
- Sicherung der ErgebnisseRegelmäßiger Export der erstellten Zwischenberichte
Leistungsoptimierung
Bei Leistungsproblemen sollten Sie versuchen, 1) das Cloud-LLM anstelle des lokalen Modells zu verwenden, 2) den Umfang der Websuche zu begrenzen und 3) die Anzahl der gleichzeitigen Aufgaben zu reduzieren.
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelAuto-Deep-Research: Multi-Agenten-Kollaboration zur Durchführung von Literaturrecherchen und Erstellung von ForschungsberichtenDie
Darf nicht ohne Genehmigung vervielfältigt werden:KI-Produktivitätswerkzeuge " Was ist bei der Verwendung von Auto-Deep-Research für die automatisierte Recherche zu beachten?
