Histórico
A pesquisa acadêmica geralmente requer um tempo significativo para a coleta de literatura e organização de dados, um processo que o KResearch pode reduzir significativamente ao automatizar o processo com IA. Com base nos recursos de aprendizagem profunda da API Gemini do Google, ele compreende as necessidades complexas de pesquisa e gera relatórios estruturados.
Soluções essenciais
- Seleção de modoO modo Deep Dive é recomendado para pesquisas acadêmicas (leva cerca de 15 minutos), definido para 30-50 iterações para garantir a profundidade da pesquisa
- Técnicas de esclarecimento de temasQuando a IA faz uma pergunta, ela deve especificar o escopo da pesquisa (por exemplo, período de tempo/disciplina/estudiosos importantes). Por exemplo, digitar "Métodos de otimização para arquiteturas de transformadores em NLP nos últimos 5 anos" é mais preciso do que uma "pesquisa de IA" genérica.
- Utilização de torasLinks de origem em registros de pesquisa em tempo real podem ser usados diretamente como referências e clicados com o botão direito do mouse para exportar em massa
- Otimização de relatóriosOs relatórios Markdown gerados podem ser importados para ferramentas de redação acadêmica, como Obsidian ou Zettlr, para criar uma rede de conhecimento usando seus recursos de vinculação bidirecional.
habilidade avançada
Modifique "academicMode":true em config.json no diretório raiz do projeto para ativar a configuração de aprimoramento acadêmico, incluindo: 1) priorizar automaticamente o rastreamento do conteúdo dos domínios .edu/.org 2) adicionar um módulo de revisão de literatura ao relatório 3) gerar dados de citação no formato BibTeX. .
Essa resposta foi extraída do artigoKResearch: gere relatórios de pesquisa aprofundados gratuitos com as APIs do Google GeminiO
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