Informationsfilterung und Prioritätskontrollsystem
Deep Research verwendet die folgenden Mechanismen, um die Gültigkeit der Informationen zu gewährleisten:
- Bewertungssystem für die Relevanz::
- Berechnung der Relevanz des Inhalts für die ursprüngliche Anfrage auf der Grundlage des BM25-Algorithmus
- Automatische Filterung von Inhalten mit einer Punktzahl von weniger als 0,65 (Schwellenwert einstellbar)
- TF-IDF-Schlüsselwortgewichtung für den übrigen Inhalt
- Mechanismus zur Gewichtsentfernung::
- Erkennung ähnlicher Inhalte mithilfe des SimHash-Algorithmus
- DEDUP_THRESHOLD=0.9 (Standard) setzen, um Duplikate zu eliminieren
- Bewahrung homologer Informationen in der hochwertigsten Version
- Dynamischer Fokus beibehalten::
- Bewertung der Abfragedrift nach jeder Iteration
- Korrekturmechanismus wird ausgelöst, wenn die Abweichung vom Kernthema 30% überschreitet
- Verankerungen können mit der Umgebungsvariablen FOCUS_KEYWORDS verstärkt werden
Notfallplan: Überwachung von memory/usage.log in Echtzeit während des Forschungsprozesses; wenn eine einzelne Aufgabe 50 MB überschreitet, beginnt das System automatisch mit der Müllabfuhr.
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelDeep Research: ein KI-gestützter Deep Research-Assistent, der effiziente Recherchetools und Funktionen zur Berichterstellung bietetDie
Darf nicht ohne Genehmigung vervielfältigt werden:KI-Produktivitätswerkzeuge " Wie kann man verhindern, dass KI-Forschungsassistenten eine Informationsflut verursachen?
