DeepSieve を使用した調査データの相関分析の手順は以下のとおりです：
- データ準備実験データをCSV/SQL形式に変換し、文献データを構造化JSONに整理する。
- モード選択複雑な相関分析に推奨されるグラフRAGモード（エクスポートRAG_TYPE=graph）
- パラメータ設定: クエリの分解 (-decompose) とルーティング (-use_routing) を有効にする必要があります。
- 典型的なクエリー例"文献で報告されている遺伝子Xの機能は、実験データセットYの発現レベルと相関があるか？"この種の質問は、文献検索とデータ解析という2つのサブタスクに自動的に分割される。
- 結果の検証outputs/graph_{dataset}/ディレクトリにある結果ファイルに対して、各小問の解答融合ロジックをチェックします。
注意：最初に-sample_size 10パラメータで小規模のテストを行い、フュージョン戦略を調整した後に全データを処理することをお勧めします。
この答えは記事から得たものである。DeepSieve：複雑なクエリーソースを処理するためのRAGインテリジェント情報スクリーニングツールについて
無断転載を禁じます：AI生産性ツール " 学術研究において、複数ソースの文献と実験データの相関分析を実現するには？
日本語 
简体中文 
English 
Deutsch 
Português do Brasil