レポート作成のためのパーソナライズされた設定システム
Open Deep Research には、さまざまな研究ニーズを満たすための包括的な設定オプションが用意されています。レポート構造に関しては、システムは標準的な研究レポート形式の使用をサポートするだけでなく、report_structure パラメータを使用してセクションのレイアウトを完全にカスタマイズすることもできます。調査深度の制御に関しては、ユーザーは、max_search_depth パラメータ（デフォルト 2）を使用してセクションごとの検索反復回数を設定し、number_of_queries パラメータ（デフォルト 2）を使用してセクションごとに生成される検索クエリの数を調整することができます。
このツールはまた、強力なモデル選択機能を備えています：計画段階では、プロバイダとしてopenaiまたはgroqを選択することができ、特定のモデルはo3-miniなどをサポートしています；執筆段階では、anthropic、openai、およびその他のプロバイダをサポートしており、Claude 3.5 Sonnetの最新バージョンがデフォルトで使用されています；検索APIは、TavilyとPerplexityの2つの主流サービスをサポートしています。Perplexityの2つの主流サービスをサポートしている。これらのパラメータはすべて、設定ファイルやランタイム・パラメータによって動的に調整することができる。
特に注目すべきは、このシステムが対話型のフィードバック機構を備えていることで、ユーザーは最初のレポートプランを作成した後、自然言語コマンドで調整（例えば「収益の見積もりを入れる」など）を要求することができ、正式な調査・執筆段階に進む前に最終確認を行うことができる。
この答えは記事から得たものである。オープン・ディープ・リサーチ：LangChainのディープ・リサーチ用オープンソース・インテリジェント・アシスタントについて
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