Automatizando a geração de revisões de literatura com o Open Deep Research
As revisões de literatura em pesquisas acadêmicas geralmente exigem muito tempo para a coleta e a organização dos dados. A Open Deep Research oferece as seguintes soluções:
- Fase de planejamento inteligenteO sistema gera automaticamente um esboço de pesquisa, e o usuário pode aceitar a estrutura padrão ou fornecer um plano de capítulo personalizado no formato JSON.
- Coleta de informações de várias fontesPesquisa na Web por meio de APIs, como Tavily, HuggingFace etc., abrangendo bancos de dados acadêmicos e recursos abertos para acessar automaticamente materiais de pesquisa relevantes.
- mecanismo de referência automáticaA ferramenta retém todas as fontes e gera automaticamente um formato de citação padronizado para garantir a integridade acadêmica.
- Processo de verificação de várias rodadasReduza a carga da verificação manual verificando repetidamente a qualidade das informações por meio de um fluxo de trabalho cíclico de "planejar→pesquisar→refletir".
Etapas específicas de implementação:
- Instalação do Python 3.12+ e da cadeia de ferramentas uv
- Configurar chaves de API para o Together AI, Tavily, etc.
- Execute comandos como `python main.py -topic "Advances in Quantum Computing Research" -max_search_depth 3`
- Aguarde até que o sistema gere um relatório no formato Markdown com citações completas
Observação: para tópicos altamente especializados, recomenda-se que a revisão manual seja complementada em um estágio posterior; o direcionamento pode ser aprimorado com o fornecimento de requisitos de seção mais detalhados por meio do parâmetro `-structure`.
Essa resposta foi extraída do artigoTogether Open Deep Research: Geração de relatórios de pesquisa profunda indexadosO
Não pode ser reproduzido sem permissão:Ferramentas de produtividade de IA " Como resolver o problema da revisão de literatura demorada e trabalhosa na pesquisa acadêmica?
