Principais recomendações de uso
É necessária atenção especial para garantir a qualidade do estudo e a estabilidade do sistema:
1. ambiente operacional
- requisito de redeVerifique se o Docker pode acessar a rede corretamente
- Recomendações de hardwareRAM: 8 GB ou mais de RAM para uma experiência melhor
- Gerenciamento de dependênciasAtualizar periodicamente os pacotes em requirements.txt
2. desenho do estudo
- tema bem definidoInserir uma pergunta de pesquisa específica em vez de um tópico amplo
- Verificação da fonteRecomendação para revisão manual de dados rastreados na Web
- Seleção de modelosDimensione o LLM de acordo com a complexidade da tarefa
3. controle de riscos
- Dosagem de APIMonitorar o consumo de tokens para evitar excessos
- segurança de dadosModelagem local: a modelagem local é recomendada para dados confidenciais
- Backup dos resultadosExportação regular de relatórios intermediários gerados
otimização do desempenho
Ao encontrar problemas de desempenho, tente 1) usar o LLM na nuvem em vez do modelo local 2) limitar o escopo da pesquisa na Web 3) reduzir o número de tarefas simultâneas.
Essa resposta foi extraída do artigoAuto-Deep-Research: colaboração de vários agentes para realizar consultas à literatura e gerar relatórios de pesquisaO
Não pode ser reproduzido sem permissão:Ferramentas de produtividade de IA " Quais são as considerações ao usar o Auto-Deep-Research para pesquisa automatizada?
