实时信息检索优化方案
OWL整合Wikipedia、Google Search等多源检索能力，通过智能缓存和结果校验机制确保信息质量。
操作策略：
- 基础检索流程
1. 构造检索问题：question = "从Wikipedia获取量子计算最新进展"
2. 运行智能体社会：society = construct_society(question)
3. 获取优化结果：result = run_society(society) - 精确检索技巧
1. 限定信息来源：如”site:wikipedia.org”
2. 时间范围过滤：使用”past month”等参数
3. 多结果交叉验证：自动对比不同来源的结论
Performance Optimization:
| Type of problem | Optimization solutions |
|---|---|
| 新闻类查询 | 设置1小时缓存过期 |
| 学术类查询 | 优先arXiv等专业站点 |
| 商业数据 | 对接专业API接口 |
Exception handling:
当遇到404等错误时，系统会自动重试备用来源，并通过日志记录完整检索过程方便问题追踪。
This answer comes from the articleOWL: An automated tool for multi-intelligence collaboration on realistic tasksThe
May not be reproduced without permission:AI productivity tools " 怎样提升信息检索的实时性和准确性？
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