Sistema de configuração personalizado para geração de relatórios
O Open Deep Research oferece opções de configuração abrangentes para atender a diferentes necessidades de pesquisa. Em termos de estrutura de relatório, o sistema suporta o uso de formatos de relatório de pesquisa padrão, além de permitir que os usuários personalizem totalmente o layout das seções por meio do parâmetro report_structure. Em termos de controle da profundidade da pesquisa, os usuários podem definir o número de iterações de pesquisa por seção por meio do parâmetro max_search_depth (padrão 2) e regular o número de consultas de pesquisa geradas por seção por meio do parâmetro number_of_queries (padrão 2).
A ferramenta também tem uma função avançada de seleção de modelo: openai ou groq podem ser selecionados como o provedor no estágio de planejamento, e o modelo específico suporta o3-mini, etc.; o estágio de escrita suporta anthropic, openai e outros provedores, e a versão mais recente do Claude 3.5 Sonnet é usada por padrão; e a API de pesquisa suporta os dois principais serviços do Tavily e do Perplexity, dois serviços principais. Todos esses parâmetros podem ser ajustados dinamicamente por meio de arquivos de configuração ou parâmetros de tempo de execução.
É importante ressaltar que o sistema foi projetado com um mecanismo de feedback interativo que permite ao usuário solicitar ajustes (por exemplo, "Incluir uma estimativa de receita") por meio de comandos de linguagem natural após a geração do plano de relatório inicial e a confirmação final antes de prosseguir para a fase formal de pesquisa e redação.
Essa resposta foi extraída do artigoOpen Deep Research: o assistente inteligente de código aberto da LangChain para pesquisa profundaO
