DeepResearcherのクロスソース認証機能の活用
学術研究では、情報の正確性を検証することが難しいという問題に直面することがよくあります。クロスソース認証メカニズムはこのペインポイントに効果的に対処できる。具体的な操作は3つのステップに分かれる：
- マルチ検索エンジンの設定： config.yaml ファイルを編集し、serper_api_key または azure_bing_search_subscription_key フィールドに有効な API キーを入力する。
- バリデーション・パラメーターの設定：search_engineパラメーターとminimum_verification_sourcesを同じ設定ファイルで調整する（3を推奨）。
- 検証プロセスを開始します。/scrl/handler/server_handler.pyを実行すると、システムは自動的にGoogle、Bing、その他のソースからの結果の違いを比較します。
中国語の文献については、Advanced Search Parameters で language=zh を設定することで、検索精度を向上させることができます。検証結果は信頼度スコアを生成し、矛盾する情報を自動的にフィルタリングし、最終的な統合レポートには各視点のサポートソースの数がラベル付けされます。
この答えは記事から得たものである。DeepResearcher：複雑な問題を研究する強化学習ベースのドライビングAIについて
無断転載を禁じます：AI生産性ツール " 学術研究における情報の検証の難しさにどう対処すればいいのか？
日本語 
简体中文 
English 
Deutsch 
Português do Brasil