Soluções automatizadas de pesquisa aprofundada
O DeepResearch oferece a seguinte solução sistemática para o problema da coleta ineficiente de dados de pesquisa:
- Estudo iterativo automatizado de várias rodadasOs usuários só precisam inserir o problema central (por exemplo, "o foco da discussão mais recente sobre a ética da IA"), e o sistema decomporá automaticamente o problema → formulará um plano → executará 5 rodadas de iteração, cada vez otimizando a direção com base no resultado anterior.
- Aquisição de dados integradaAcesso sincronizado por meio de APIs de mecanismos de pesquisa + tecnologia de rastreamento da Web:
- Resumos de trabalhos acadêmicos (preferencialmente em domínios .edu/.org)
- Relatórios do setor (identificar recursos de documentos PDF)
- Notícias (em ordem cronológica)
- Saída estruturadaO relatório padrão final gerado contém:
- Histórico da questão
- Matriz de dados (tabela de comparação de visualizações principais)
- Referências (citações formatadas automaticamente)
Na prática, recomenda-se validar as regras de rastreamento em um ambiente de teste primeiro (modificando research_plan.py) e depois ajustá-las por meio do docker-compose.yml:
research_depth: 3(número de iterações)
timeout: 30(tempo limite de captura única)
Essa resposta foi extraída do artigoDeepResearch: um assistente de IA de código totalmente aberto para pesquisa profunda automatizadaO
Não pode ser reproduzido sem permissão:Ferramentas de produtividade de IA " Como você lida com a ineficiência de coletar manualmente grandes quantidades de informações de pesquisa?
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