Orientação detalhada de implantação e preparação técnica
O processo de implantação do sistema segue uma estrutura de projeto Python padrão e é dividido em três fases principais:
- Preparação ambientalRequer ambiente de tempo de execução Python 3.8+; recomenda-se o uso do virtualenv para criar um ambiente isolado. As principais dependências incluem LangChain 0.1.x, BeautifulSoup4 e outras bibliotecas de análise da Web, e os requisitos de memória de vídeo dependem do tamanho do LLM selecionado (mínimo de 4 GB).
- Pontos de configuração::
- As chaves de API precisam ser configuradas no arquivo .env após a clonagem do repositório (OpenAI/Azure, etc.)
- Ajuste do número de agentes, configurações de tempo limite e outros parâmetros via research_config.yaml
- Os documentos locais devem ser armazenados em . /data/inputs suportam o formato txt/pdf
- executar um comandoAlém do método básico de inicialização do main.py, os usuários avançados podem usar o método
python advanced.py --streaming --agents=5Habilite a saída de streaming em tempo real e o modo de aprimoramento de vários agentes. O sistema fornece uma solução de composição do Docker para implantação com um clique.
Observação: É necessário fazer download de cerca de 2 GB de cache do modelo NLP para a primeira execução, portanto, é recomendável manter uma conexão estável com a Internet.
Essa resposta foi extraída do artigoPesquisador GPT: gere relatórios de pesquisa abrangentes e detalhados usando dados locais e baseados na WebO
Não pode ser reproduzido sem permissão:Ferramentas de produtividade de IA " Como faço para instalar e executar o GPT Researcher e qual é a preparação técnica necessária?
