Funcionalidade e arquitetura principais do Open Deep Research
O Open Deep Research é um assistente de pesquisa inteligente de código aberto desenvolvido pela LangChain, cuja função principal é ajudar os usuários a gerar relatórios de pesquisa aprofundados sobre vários tópicos. Ele emprega uma arquitetura avançada de fluxo de trabalho de planejamento e execução que permite que os usuários planejem primeiro a estrutura do relatório e a revisem, seguida por uma fase de pesquisa automatizada. O recurso diferenciado da ferramenta é o suporte para que os usuários escolham entre diferentes combinações de modelos de IA, incluindo três componentes principais: um modelo de planejamento, uma API de mecanismo de pesquisa e um modelo de redação.
No nível da implementação técnica, o sistema suporta Tavily e Perplexity como opções de API do mecanismo de pesquisa; o modelo de escrita integra modelos avançados de linguagem grande, como o Anthropic Claude 3.5 Sonnet; e os modelos de inferência DeepSeek ou OpenAI podem ser usados no estágio de planejamento. Esse design modular permite que os pesquisadores configurem com flexibilidade diferentes camadas de recursos de IA de acordo com necessidades específicas.
A maior vantagem do Open Deep Research que o diferencia das ferramentas de pesquisa tradicionais é seu mecanismo integrado de iteração múltipla, que garante a profundidade e a precisão do conteúdo do relatório por meio de um processo cíclico de reflexão e pesquisa. Os usuários podem invocar o sistema por meio da linha de comando ou do Jupyter Notebook de duas maneiras, com suporte para implantação local e dois modos de operação de serviços em nuvem.
Essa resposta foi extraída do artigoOpen Deep Research: o assistente inteligente de código aberto da LangChain para pesquisa profundaO
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