アカデミック・ライティング・シナリオのための充実した検索プログラム
研究シナリオの特別なニーズに対して、専門家レベルの知識検索は以下のプロセスに従って構成することができる：
- カスタマイズされた知識ソース: config/search_config.yaml ファイルを修正し、IEEE Xplore/PubMed などの学術データベース用の API エンドポイントを追加する。
- 用語上の制約ドメイン固有の用語集を ./resources/academic_terms.txtにドメイン固有の語彙をロードすることで、中核概念の検索精度を大幅に向上させることができる。
- 信頼性フィルターreliability_threshold=0.8パラメータを設定することで、インパクト・ファクターが閾値以下の文献を自動的にフィルタリングします。
高度な機能アプリケーション：
- lit_reviewモードによる文献レビュー章の自動生成
- hypothesis_testingパラメータで逆証拠検索を開始し、議論の厳密性を強化する。
- 参考文献をエクスポートする際に、BibTeX/EndNote形式を選択できます。
典型的なワークフローの例：
sh run.sh -topic "ディープラーニングによるMRIセグメンテーション" -domain medical -lit_review -｜日本経済新聞引用_スタイル バンクーバー
このコマンドは、バンクーバー形式の引用ラベルを含む、医療分野の仕様に合った文献レビューを生成します。
この答えは記事から得たものである。OmniThink：質の高い長文エッセイを作成するためのライティング・フレームワークで、外部の知識を検索し、それを振り返り、段階的に知識ツリーを構築する。について
無断転載を禁じます：AI生産性ツール " OmniThinkの検索機能強化を学術論文執筆のシナリオに適用するには？
