使用Open Deep Research自动化生成文献综述
学术研究中，文献综述往往需要花费大量时间进行资料收集和整理。Open Deep Research提供了以下解决方案：
- 智能规划阶段：系统会自动生成研究大纲，用户可以接受默认结构或提供自定义JSON格式的章节规划。
- 多源信息收集：通过Tavily、HuggingFace等API进行网络搜索，覆盖学术数据库和开放资源，自动获取相关研究资料。
- 自动引用机制：工具会保留所有信息来源并自动生成规范的引用格式，确保学术诚信。
- 多轮验证流程：通过”规划→搜索→反思”的循环工作流反复验证信息质量，减少人工核查负担。
Specific implementation steps:
- 安装Python 3.12+和uv工具链
- 配置Together AI、Tavily等API密钥
- 运行命令如`python main.py –topic “量子计算研究进展” –max_search_depth 3`
- 等待系统生成包含完整引用的Markdown格式报告
注意事项：对于专业性极强的课题，建议后期补充人工复核；可以通过`–structure`参数提供更细致的章节要求来提升针对性。
This answer comes from the articleTogether Open Deep Research: Generating Indexed Deep Research ReportsThe
May not be reproduced without permission:AI productivity tools " 如何解决学术研究中文献综述耗时耗力的问题？
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