マルチモデル共同研究における研究の質を最適化するには？

2025-08-23

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マルチモデル協調最適化プログラム

DeepResearchは、具体的な実装手順を伴うモデル・ルーティング・メカニズムを通じて、研究の質を高めます：

モデル特性マッチング::
- Google Gemini: 技術文書の解析に最適（API設定）model_type=gemini-pro)
- GPT-4: 視点要約用（.envで設定）OPENAI_PREFER_MODEL=gpt-4)
- ローカルOllama：機密データの取り扱い（スタートアップ時にロードされる）ollama serve)
ハイブリッド検証プロセス::
- 初期スクリーニング段階：200以上のウェブページをClaude-2でクロール。
- 分析段階：GPT-4がプロトタイプ・レポートを作成
- 検証段階：ジェミニはデータの一貫性をクロスチェックする。
品質管理指標::
- 引用ソースの多様性（少なくとも3つの独立したソース）
- 反対意見の検出（矛盾する発言の自動フラグ立て）
- 適時性フィルター（デフォルトでは2年以内のコンテンツを保持）

上級者は model_router.py を修正することでこれを行うことができます：
confidence_threshold=0.7(結果の信頼閾値）
fallback_chain=["gpt4","gemini","claude"](フェイルオーバーシーケンス）