Histórico
A geração rápida de relatórios de pesquisa profissionais e detalhados é uma necessidade comum em pesquisas, especialmente quando várias fontes de informação precisam ser cobertas e analisadas em profundidade.
centro
O uso do Open Deep Research melhora significativamente a eficiência e a qualidade da geração de relatórios de pesquisa:
- Fluxo de trabalho em etapasO sistema usa um processo em etapas de planejamento-pesquisa-escrita, que permite aos usuários revisar a estrutura do relatório antes de realizar pesquisas demoradas
- Suporte para aprimoramentos iterativosA estrutura de relatórios pode ser retroalimentada e ajustada várias vezes durante a fase de planejamento para garantir que a estrutura seja sólida.
- Integração de vários modelosOpções para otimizar o planejamento com modelos de inferência, como o DeepSeek, e melhorar a qualidade do texto com modelos de escrita, como o Claude 3.5
- Profundidade de pesquisa personalizadaControle da profundidade da pesquisa, definindo o parâmetro max_search_depth
procedimento
- Defina a chave de API necessária (Tavily/Anthropic/OpenAI etc.)
- Configuração inicial da API de pesquisa, modelo de gravação e modelo de planejamento
- Revisar o esboço do relatório gerado pelo sistema após inserir um tópico de pesquisa
- Na estrutura do esboço do relatório, o número de iterações de pesquisa é determinado pelo parâmetro max_search_depth
- Eventualmente gera um relatório completo
ponto de partida
O sistema é integrado a fluxos de trabalho estruturados e modelos de IA para melhorar a produtividade dos relatórios de pesquisa e o profissionalismo e a profundidade dos resultados.
Essa resposta foi extraída do artigoOpen Deep Research: o assistente inteligente de código aberto da LangChain para pesquisa profundaO
Não pode ser reproduzido sem permissão:Ferramentas de produtividade de IA " Como é possível atingir a meta de gerar relatórios de pesquisa profissionais com eficiência?
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