Análise dos mecanismos de validação de dados
Essa função garante a confiabilidade dos resultados por meio de um sistema de verificação de três camadas:
- Referência cruzada de vários motoresChamada de pelo menos dois mecanismos de pesquisa, como Google/Bing, ao mesmo tempo e comparação da consistência dos resultados retornados.
- Avaliação da autoridade de origemMarcadores de credibilidade para instituições acadêmicas, sites governamentais, etc., que identificam automaticamente as fontes de informação
- Verificação da correlação de tempoPrioridade: A prioridade é dada aos dados que foram atualizados nos últimos 12 meses; informações desatualizadas são automaticamente rebaixadas.
A implementação técnica se baseia no diretório . /scrl/handler/, onde o server_handler.py é responsável pelas chamadas de API e o config.yaml define os limites de validação. Os logs de validação são registrados em tempo real em . /outputs/research_log.txt, que contém o URL de origem, a pontuação de confiança e a decisão final de adoção de cada consulta.
Essa resposta foi extraída do artigoDeepResearcher: IA de condução baseada em aprendizado por reforço para estudar problemas complexosO
Não pode ser reproduzido sem permissão:Ferramentas de produtividade de IA " Como funciona exatamente o recurso de verificação entre fontes do DeepResearcher?
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