学術研究シナリオのためのTavilyアプリケーションソリューション
研究者はタビリーの助けを借りてこれを達成することができる：
- 迅速な文献スクリーニングスルー
search最新の論文を探し出し、再び利用するextractPDFコンテンツ要約への一括アクセス - クロスプラットフォームのデータ収集ウィキペディア、ArXivなど20のURLの内容を同時抽出(
urls(パラメータは配列に対応） - トレンド分析特定のキーワード検索（例：「AI倫理」）を時系列で実行し、学術的ホットスポットの進化を追跡。
警告だ：
- 学術的な引用では、データの正確性を手作業で検証する必要がある。
- の組み合わせを推奨する。
include_images=False余計なデータの削減 - 複雑なクエリーも可能
deep_searchモード（有料機能） - Pythonマルチスレッドによる大容量URL抽出速度の最適化
この答えは記事から得たものである。Tavily：AI向けリアルタイム情報検索APIサービスについて
無断転載を禁じます：AI生産性ツール " Tavilyは学術研究のシナリオにおいて、どのように効率化に応用できるのだろうか？
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