背景
自動生成された調査レポートの多くは、情報集約のレベルにとどまっており、業界の深い洞察や価値ある分析に欠けている。
センター
オープン・ディープ・リサーチは、いくつかの機能を通じて研究の深さを保証する：
- 多ラウンド反復メカニズムデフォルトでは2回の検索反復をサポートする(max_search_depth=2)。
- 最適化プロセスを振り返る調査報告書作成の中間段階での振り返りセッションをサポートし、収集した情報の詳細な分析を行う。
- クエリー拡張機能セクションごとに複数の検索クエリ（number_of_queriesパラメータ）を生成することができます。
- プロフェッショナル・モデルのポートフォリオClaude 3.5ライティング・モデルやGroq推論モデルと組み合わせることで、より深い分析が可能になる。
オペレーションの最適化
- コンフィギュレーションでmax_search_depthを3以上にする。
- number_of_queriesの値を大きくして、より多くの視点を提供する。
- Claude-3-5-sonnet-latestのような高度なライティング・モデルを好む。
- フィードバック・セッションでは、「業界インサイト」や「競合分析」などのセクションを追加するよう、システムに対して要望を出す。
持ち帰りポイント
パラメータチューニングと特殊なモデルマッチングにより、システムはマルチレベルの分析を含む高品質の研究報告書を作成することができる。
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 " 調査レポートにおける詳細な分析不足にどう対処するか？
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