As etapas da análise de correlação dos dados da pesquisa usando o DeepSieve são as seguintes:
- Preparação de dadosConversão de dados experimentais para o formato CSV/SQL e organização de dados da literatura em JSON estruturado
- Seleção de modoModo RAG gráfico recomendado para análise de correlação complexa (export RAG_TYPE=graph)
- Configuração de parâmetros: a decomposição da consulta (-decompose) e o roteamento (-use_routing) devem estar ativados
- Exemplo típico de consultaPergunta: "A função do gene X relatada na literatura está correlacionada com o nível de expressão no conjunto de dados experimentais Y?" Esse tipo de pergunta é automaticamente dividido em duas subtarefas: pesquisa na literatura e análise de dados
- Validação dos resultados: verifique a lógica de fusão de respostas para cada subpergunta em relação ao arquivo de resultados no diretório outputs/graph_{dataset}/
Observação: Recomenda-se que você realize um teste em pequena escala com o parâmetro -sample_size 10 primeiro e, em seguida, processe a quantidade total de dados após ajustar a estratégia de fusão.
Essa resposta foi extraída do artigoDeepSieve: uma ferramenta de triagem de informações inteligentes RAG para processar fontes de consulta complexasO
Não pode ser reproduzido sem permissão:Ferramentas de produtividade de IA " Como realizar a análise de correlação de literatura de várias fontes e dados experimentais em pesquisas acadêmicas?
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