問題の背景
学際的な研究では、複数の分野の文献リソースを統合する必要があり、従来の方法では、情報への一方的なアクセスや用語の理解の難しさといった問題に悩まされてきた。
マルチ・インテリジェンス・ソリューション
- 専門分業：各分野に特化した分析インテリジェンス
- 知識グラフの構築：領域横断的な概念連想ネットワークの自動作成
- 用語の変換：異なる分野の用語のマッピング
具体的な実施ステップ
- 多領域解析モジュールの設定：config/agents.yamlファイルの修正
- 各分野の主要文献または検索条件を入力
- python main.py -task "cross_disciplinary_analysis" を実行する。
- 包括的な分析レポートと作成されたナレッジ・マップを見る
ベストプラクティスの推奨
本格的な研究に発展させる前に、異なる知性間のコラボレーションの有効性を評価するために、小規模なテストを実施することを推奨する。オープンな文献データベースでサポートされている分野を優先してもよい。
この答えは記事から得たものである。THESIS Agent: 学術論文作成を支援するインテリジェントツールについて
無断転載を禁じます：AI生産性ツール " 学際的研究における文献の統合の難しさを克服するには？
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