背景
自動化された調査レポートにありがちな問題は、情報の網羅性が不完全であったり、内容が重複していたりして、専門性や読後感が損なわれることである。
センター
オープン・ディープ・リサーチには、複数の品質管理メカニズムがある：
- 正確なサーチ・コントロールsearch_apiによる質の高い情報源の確保（Tavilyなど）
- 支部協会チェック重複を避けるため、各コンポーネントの関連性を自動的に評価します。
- 完全性検証プランニング・モデルは、主要なサブテーマが完全に網羅されているかをチェックする。
- 遡及的完成機能具体的な不足情報は、フィードバックの段階で要求することができる。
処方
- Perplexityのような高度な検索APIを選択することにより、ソースの精度を向上させる。
- number_of_queries ≥ 3 に設定して、マルチチャンネル認証を確実にする。
- コマンド(resume="Replenish...")を使って、手動でギャップをチェックする。
- LangGraph StudioのUIで章のカバー率を視覚的にチェックする
持ち帰りポイント
このシステムは、インテリジェントなプランニングと複数の情報源の相互検証により、研究の情報の冗長性と省略を大幅に削減する。
この答えは記事から得たものである。オープン・ディープ・リサーチ：LangChainのディープ・リサーチ用オープンソース・インテリジェント・アシスタントについて
無断転載を禁じます：AI生産性ツール " 調査の重複や情報の漏れを防ぐには？
日本語 
简体中文 
English 
Deutsch 
Português do Brasil