OpenDeepResearcherのアウトプットの質を最適化する実践的な方法
AIが作成した研究がプロフェッショナルな水準に達するためには、最適化しなければならない3つの側面がある：
- クエリーシードの最適化初期入力には、"過去3年間"、"メタアナリシス "などのドメイン用語と修飾語を含める。
- パラメトリック・チューニング: max_iterations（6-8倍推奨）とcontext_lengthを適切に増やす。
- 再処理方法Zoteroのような引用管理ツールにオリジナルのレポートをインポートし、二次的な検証を行う。
コンフィギュレーションのポイント
- search_queryテンプレートに「権威ある情報源を提供してください」などの品質指標を含める。
- report_generatorのtemperatureパラメータを調整する（学術研究では0.3-0.5を推奨）。
- エキスパートモードを有効にして（ソースコードの修正が必要）、より詳細な分析処理を行う。
典型的な応用シナリオ：複数のレポートを別のLLMに入力することで、研究を横断的に比較分析し、その分野の研究のレビューを作成することができます。
この答えは記事から得たものである。OpenDeepResearcher：完全な調査レポートを書くための自動詳細調査ツールについて
無断転載を禁じます：AI生産性ツール " 自動化された調査レポートの質と深さを向上させるには？
