DeepResearcher的自动化研究方案
提升研究效率的关键在于自动化流水线的建立。DeepResearcher提供完整的自动化工作流：
- 智能检索优化：系统会自动将原始问题拆解为多个子查询（如将”AI医疗应用”扩展为”医疗影像AI”、”药物研发AI”等）
- 并行处理机制：通过Ray框架实现多线程搜索，使用时需预先配置ray start –head启动分布式计算
- Structured Output：结果会自动按相关性排序，存储在项目根目录的outputs文件夹中的JSON文件内
对于需要长期追踪的研究课题，可以：
- 设置定时任务：通过crontab定期运行evaluate.sh
- 建立知识图谱：利用输出结果中的entity字段关系自动生成可视化图表
This answer comes from the articleDeepResearcher: driving AI to study complex problems based on reinforcement learningThe
May not be reproduced without permission:AI productivity tools " 怎样优化AI研究中的信息收集效率？
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