Os acadêmicos podem maximizar o uso da ferramenta por meio do seguinte processo:
Caminho de uso típico
- Lançamento do modelo de pesquisa aprofundadaDigite perguntas abertas na interface da Web, como "Últimos avanços na tecnologia de edição de genes CRISPR em 2024".
- Monitorar o processo iterativoObservação: observe como o sistema ajusta automaticamente sua estratégia de consulta (por exemplo, de uma pesquisa ampla para um foco em subcampos específicos)
- Exportação de referênciasCopiar diretamente links para fontes confiáveis identificadas na resposta para citação no documento
Dicas para melhorar a eficiência
- Verificação rápida da linha de comando: Uso
cli_research.pyOs scripts testam rapidamente as hipóteses e evitam a inicialização da interface do usuário completa - Uso da memória de longo prazoQuando se repete a pesquisa sobre tópicos semelhantes, o sistema chama contextos armazenados anteriormente para reduzir a duplicação do trabalho.
- pesquisa interdisciplinarLink: vinculação automática de informações multidisciplinares por meio de consultas compostas, como "computação quântica na descoberta e desenvolvimento de medicamentos".
O sistema economiza aproximadamente 701 TP3T de tempo de triagem de literatura em comparação com a coleta manual de dados e pode identificar associações interdisciplinares que podem ter sido negligenciadas manualmente.
Essa resposta foi extraída do artigoGemini Fullstack LangGraph: um aplicativo de pilha completa para pesquisa inteligente baseado no Gemini e no LangGraphO
Não pode ser reproduzido sem permissão:Ferramentas de produtividade de IA " Como a ferramenta pode ser usada para melhorar a eficiência da coleta de informações em cenários de pesquisa acadêmica?
