専門分野別品質向上プログラム（QEPA）
Deepseek R1 モデルが専門的な領域でより優れた性能を発揮できるようにするには、以下の最適化 戦略を実行します：
- フロントエンドのリアルタイム検索::
- 回答前にExa APIで最新のドメイン情報を取得する
- 検索結果をモデルのコンテキストとして提供する
- 権威ある情報源（学術論文、公式文書など）からの情報を優先的に使用する。
- エンジニアリング最適化の出番::
- 回答が従うべき専門的な枠組みを明確に指定する。
- 具体的な事例やデータを含む解答を求める
- 応答深度レベルの設定（入門／上級／エキスパート）
- カスタムナレッジベースの統合::
- ドメイン知識文書をベクトルデータベースに格納
- RAG（検索拡張世代）ワークフローの構築
- Jargon Explainerプラグインの開発
エクサのリアルタイム検索と特殊なキュー設計の組み合わせは、プロの領域でモデルのアウトプットの質を大幅に向上させることが証明されている。
この答えは記事から得たものである。Exa & Deepseek Chat App: リアルタイムのウェブ検索と知的推論のためのオープンソースチャットアプリについて
無断転載を禁じます：AI生産性ツール " 特殊なドメインの質問に対するDeepseek R1言語モデルの回答の質を向上させるには？
