自動文献調査ソリューション
Auto-Deep-Researchは、以下の手順で文献調査を効率的に行うことができます：
- 環境設定：Python 3.10+とDockerをインストールしたら、condaを使って仮想環境を作成する。
conda create -n auto_deep_research python=3.10 - ツールへのアクセス：GitHubリポジトリのクローン
git clone https://github.com/HKUDS/Auto-Deep-Research.git - モデル選択：.envファイルでAPIキーを設定し、OpenAI/Grok/Deepseekやその他の主流のLLMモデルを選択できる。
- エグゼクティブ・リサーチ輸入
auto deep-research研究テーマを直接入力した後、システムは自動的に以下のプロセスを実行する：- 最新論文や技術ブログを検索できるウェブ検索エンジン
- ソーシャルメディア（プラットフォームX）データスクレイピングの専門家によるディスカッション
- 文献の内容分析と構造化
- 引用を含むMarkdown形式のレポートの自動生成
上級者向けのヒントローカルPDFドキュメントのアップロード--file_path ./my_paper.pdfそれを分析に含め、総合報告書を作成することもできる。
この答えは記事から得たものである。オートディープリサーチ：マルチエージェント連携による文献検索と研究報告書の作成について
無断転載を禁じます：AI生産性ツール " 手作業による文献調査という、時間と労力のかかる問題をどう解決するか？
