Soluções automatizadas de pesquisa bibliográfica
O Auto-Deep-Research ajuda os usuários a concluir a pesquisa bibliográfica de forma eficiente, seguindo as etapas abaixo:
- Configuração do ambiente:Depois de instalar o Python 3.10+ e o Docker, crie um ambiente virtual usando o conda
conda create -n auto_deep_research python=3.10 - Acesso à ferramenta:Clonagem de repositórios do GitHub
git clone https://github.com/HKUDS/Auto-Deep-Research.git - Seleção de modelos:Configure a chave de API no arquivo .env, pode escolher OpenAI/Grok/Deepseek e outros modelos LLM convencionais
- Pesquisa executiva:importação
auto deep-researchDepois de digitar diretamente o tópico da pesquisa, o sistema executa automaticamente o seguinte processo:- Mecanismo de busca na Web para recuperar os artigos e blogs de tecnologia mais recentes
- Discussão de especialistas em raspagem de dados de mídia social (plataforma X)
- Análise de conteúdo e estruturação da literatura
- Geração automática de relatórios no formato Markdown com citações
Dicas avançadas:Fazer upload de documentos PDF locais--file_path ./my_paper.pdfEla poderia ser incluída na análise, resultando em um relatório de síntese.
Essa resposta foi extraída do artigoAuto-Deep-Research: colaboração de vários agentes para realizar consultas à literatura e gerar relatórios de pesquisaO
Não pode ser reproduzido sem permissão:Ferramentas de produtividade de IA " Como resolver o problema da pesquisa manual de literatura, que consome muito tempo e exige muita mão de obra?
