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如何解决学术研究中文献综述耗时耗力的问题?

2025-08-24 1.1 K

使用Open Deep Research自动化生成文献综述

学术研究中,文献综述往往需要花费大量时间进行资料收集和整理。Open Deep Research提供了以下解决方案:

  • 智能规划阶段:系统会自动生成研究大纲,用户可以接受默认结构或提供自定义JSON格式的章节规划。
  • 多源信息收集:通过Tavily、HuggingFace等API进行网络搜索,覆盖学术数据库和开放资源,自动获取相关研究资料。
  • 自动引用机制:工具会保留所有信息来源并自动生成规范的引用格式,确保学术诚信。
  • 多轮验证流程:通过”规划→搜索→反思”的循环工作流反复验证信息质量,减少人工核查负担。

具体的な実施手順

  1. 安装Python 3.12+和uv工具链
  2. 配置Together AI、Tavily等API密钥
  3. 运行命令如`python main.py –topic “量子计算研究进展” –max_search_depth 3`
  4. 等待系统生成包含完整引用的Markdown格式报告

注意事项:对于专业性极强的课题,建议后期补充人工复核;可以通过`–structure`参数提供更细致的章节要求来提升针对性。

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