背景
専門的で詳細な調査報告書を迅速に作成することは、特に複数の情報源を網羅し、深く分析する必要がある場合、研究において一般的なニーズです。
センター
Open Deep Researchを使用することで、研究レポート作成の効率と品質が大幅に向上します:
- 段階的ワークフロー企画-調査-執筆という段階的なプロセスを採用しているため、ユーザーは時間のかかる調査を行う前にレポートの構成を確認することができる。
- 反復的改善のサポート報告の構成は、計画段階で何度もフィードバックされ、調整される。
- マルチモデルの統合DeepSeekのような推論モデルでプランニングを最適化し、Claude 3.5のようなライティング・モデルでテキストの質を向上させる。
- 検索深度のカスタマイズmax_search_depth パラメータを設定することで、調査の深さをコントロールします。
手続き
- 必要なAPIキーを設定する(Tavily/Anthropic/OpenAIなど)
- 検索API、ライティング・モデル、プランニング・モデルの初期設定
- 研究テーマを入力した後、システムが作成したレポートのアウトラインを確認する
- レポート・アウトラインのフレームワークでは、検索の反復回数はmax_search_depthパラメータによって決定されます。
- 最終的には完全なレポートを作成
持ち帰りポイント
このシステムは、構造化されたワークフローとAIモデルと統合されており、調査レポートの生産性と結果の専門性と深みの両方を向上させる。
この答えは記事から得たものである。オープン・ディープ・リサーチ:LangChainのディープ・リサーチ用オープンソース・インテリジェント・アシスタントについて





























