用いる topic_generator.py 例を挙げれば、体系的にこの問題に取り組むことができるだろう：
- 構造化出力構成モデルは、トピックの関連性スコアとともに JSON 形式で結果を返します。
- コンテクストセンシティブ内蔵のGoogle検索ツールは、ドメインの背景知識を自動的に補完します。
- バッチファイルスルー
stream_content複数の研究課題を同時に処理する - パラメーター・チューニング調整
num_topics歌で応えるtemperature多様性生成の制御
サンプルコード：async for part in processor(["量子计算临床应用"], num_topics=5):
print(part.json())
研究の5つのサブディレクションとその根拠が一度に得られる。
この答えは記事から得たものである。GenAI Processors：マルチモーダルコンテンツの効率的な並列処理をサポートする軽量Pythonライブラリについて
無断転載を禁じます：AI生産性ツール " 学術研究におけるテーマ創出の質と効率を向上させるにはどうすればいいのか？
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