マルチエージェント・コラボレーションによる分析次元の向上
オープン・ディープ・リサーチは、市場分析の質を最適化します:
- 階層的検索戦略max_search_depth`パラメータ(デフォルトは2、3~5を推奨)を設定することで、漸進的な情報マイニングを実現できる。例えば、「EV市場」を検索すると、「バッテリー技術」「政策補助金」などの関連する次元を自動的に拡張する。例えば、「EV市場」を検索すると、「バッテリー技術」、「政策補助金」などの関連する次元が自動的に拡張されます。
- マルチエージェント認証メカニズムプランニング・エージェントが分析フレームワークを決定し、サーチ・エージェントがターゲット・クローリングを実行し、ライティング・エージェントがクロスバリデーションを実行して、クローズド・ループの品質管理を形成する。
- データソース拡張Google Custom Searchのような追加APIを統合して、情報カバレッジを拡張することができます(プロジェクトコードの`search_providers.py`を修正する必要があります)。
- マルチモーダル出力DALL-Eと連携してデータビジュアライゼーションカバーを作成し、TTSサービスと連携してエグゼクティブサマリーオーディオを作成し、レポートプレゼンテーションを強化する。
運営上の提言
- python main.py -topic "Asia Pacific Cloud Computing Market Forecast 2025" -structure market_analysis.json` のような構造化クエリーを使用する。
- 設定ファイルに業界用語集を指定することで、検索精度を向上
- refine`パラメータを使用した予備レポートの反復最適化
- HuggingFaceとローカル商用データベースとの統合によるデータ権限の強化
上級者向けヒント: 競合製品を分析する場合、複数のトピックレポートを並行して生成した後、プロジェクトの比較分析モジュールを使用できます (Community Edition プラグインが必要です)。
この答えは記事から得たものである。共に開くディープリサーチ:インデックス付きディープリサーチレポートの作成について































