使用上の主な推奨事項
研究の質とシステムの安定性を確保するためには、特別な注意が必要である：
1.運用環境
- ネットワーク要件Dockerがネットワークに正しくアクセスできることを確認する。
- 推奨ハードウェア8GB以上のRAMでより良い体験を
- 依存関係の管理: requirements.txtのパッケージを定期的に更新する。
2.研究デザイン
- 明確なテーマ大まかなトピックではなく、具体的なリサーチクエスチョンを設定する。
- ソース検証: ウェブクローリングされたデータの手動レビューのススメ
- モデルの選択LLMをタスクの複雑さに合わせる
3.リスク管理
- 原薬の投与量トークンの消費を監視し、オーバーランを防ぐ
- データ機密保護機密データにはローカルモデリングを推奨
- 結果のバックアップ生成された中間レポートの定期的なエクスポート
パフォーマンス最適化
パフォーマンスの問題が発生した場合は、1）ローカルモデルの代わりにクラウドLLMを使う 2）ウェブ検索の範囲を限定する 3）同時実行タスク数を減らす。
この答えは記事から得たものである。オートディープリサーチ：マルチエージェント連携による文献検索と研究報告書の作成について
無断転載を禁じます：AI生産性ツール " オートディープリサーチを自動調査に使う場合の注意点は？
