Histórico
在研究工作中,快速生成专业且深入的研究报告是一个常见需求,特别是需要覆盖多个信息来源和深度分析时。
核心内容
使用Open Deep Research可显著提升研究报告生成效率和质量:
- 分阶段工作流程:该系统采用规划-研究-写作的分阶段流程,用户可先审阅报告结构,再进行耗时研究
- 支持迭代改进:在规划阶段可多次反馈和调整报告结构,确保框架合理性
- Integração de vários modelos:可选择DeepSeek等推理模型优化规划,使用Claude 3.5等写作模型提升文本质量
- 自定义搜索深度:通过设置max_search_depth参数控制研究深度
procedimento
- 设置必需的API密钥(Tavily/Anthropic/OpenAI等)
- 初始配置搜索API、写作模型和规划模型
- 输入研究主题后先审阅系统生成的报告大纲
- 在报告大纲框架下,通过max_search_depth参数决定搜索迭代次数
- 最终生成完整报告
ponto de partida
该系统通过结构化工作流程和AI模型整合,既提高了研究报告的生产效率,又能保证结果的专业性和深度。
Essa resposta foi extraída do artigoOpen Deep Research: o assistente inteligente de código aberto da LangChain para pesquisa profundaO