Open Deep Researchによる文献レビュー生成の自動化
学術研究における文献レビューは、データ収集と整理に多くの時間を必要とすることがよくあります。Open Deep Researchでは、以下のソリューションを提供しています：
- インテリジェントな計画段階システムは自動的に研究概要を生成し、ユーザーはデフォルトの構成を受け入れるか、JSON形式でカスタマイズした章立てを提供することができます。
- マルチソース情報収集Tavily、HuggingFaceなどのAPIを使ったウェブ検索で、学術データベースやオープンリソースをカバーし、関連する研究資料に自動的にアクセスする。
- 自動参照機構このツールはすべての情報源を保持し、学術的完全性を保証するために標準化された引用形式を自動的に生成します。
- 複数ラウンドの検証プロセスプラン→サーチ→リフレクション」という循環的なワークフローで情報の質を繰り返し検証することで、手作業による検証の負担を軽減する。
具体的な実施手順
- Python 3.12+とuvツールチェーンのインストール
- Together AI や Tavily などの API キーを設定します。
- python main.py -topic "Advances in quantum computing research" -max_search_depth 3` のようなコマンドを実行する。
- システムが完全な引用を含むMarkdown形式のレポートを生成するのを待つ。
注：高度に専門的なトピックについては、後の段階で手作業によるレビューを補足することを推奨する。
この答えは記事から得たものである。共に開くディープリサーチ：インデックス付きディープリサーチレポートの作成について
無断転載を禁じます：AI生産性ツール " 学術研究において、時間と労力を要する文献レビューの問題をどう解決するか？
