Programm zur Ko-Optimierung mehrerer Modelle
DeepResearch steigert die Qualität der Forschung durch Modell-Routing-Mechanismen mit spezifischen Implementierungsschritten:
- Anpassung von Modellmerkmalen::
- Google Gemini: geeignet für das Parsen technischer Dokumentation (API-Einstellungen)
model_type=gemini-pro) - GPT-4: für die Zusammenfassung von Gesichtspunkten (konfiguriert in .env)
OPENAI_PREFER_MODEL=gpt-4) - Lokales Ollama: Umgang mit sensiblen Daten (wird beim Start geladen)
ollama serve)
- Google Gemini: geeignet für das Parsen technischer Dokumentation (API-Einstellungen)
- Hybrider Validierungsprozess::
- Erste Screening-Phase: 200+ Webseiten mit Claude-2 gecrawlt
- Analysephase: GPT-4 erstellt Prototypenberichte
- Validierungsphase: Gemini überprüft die Datenkonsistenz
- Indikatoren für die Qualitätskontrolle::
- Diversität der zitierten Quellen (mindestens 3 unabhängige Quellen)
- Erkennung widersprüchlicher Standpunkte (automatische Markierung widersprüchlicher Aussagen)
- Aktualitätsfilter (standardmäßig wird der Inhalt innerhalb von 2 Jahren aufbewahrt)
Fortgeschrittene Benutzer können dies tun, indem sie die Datei model_router.py ändern:
confidence_threshold=0.7(Konfidenzschwellen für Ergebnisse)
fallback_chain=["gpt4","gemini","claude"](Failover-Sequenz)
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelDeepResearch: ein vollständig quelloffener KI-Assistent für automatisierte TiefenforschungDie
Darf nicht ohne Genehmigung vervielfältigt werden:KI-Produktivitätswerkzeuge " Wie lässt sich die Qualität der Forschung in Multi-Modell-Kooperationen optimieren?
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