Programa de otimização conjunta de vários modelos
O DeepResearch aprimora a qualidade da pesquisa por meio de mecanismos de roteamento de modelos, com etapas de implementação específicas:
- Correspondência de características do modelo::
- Google Gemini: adequado para análise de documentação técnica (configurações de API)
model_type=gemini-pro) - GPT-4: para resumo de pontos de vista (configurado em .env)
OPENAI_PREFER_MODEL=gpt-4) - Ollama local: manuseio de dados confidenciais (carregado na inicialização)
ollama serve)
- Google Gemini: adequado para análise de documentação técnica (configurações de API)
- Processo de validação híbrido::
- Fase inicial de triagem: mais de 200 páginas da Web rastreadas com o Claude-2
- Fase de análise: o GPT-4 gera relatórios de protótipos
- Fase de validação: Gemini verifica a consistência dos dados
- Indicadores de controle de qualidade::
- Diversidade de fontes citadas (pelo menos 3 fontes independentes)
- Detecção de pontos de vista opostos (sinalização automática de declarações contraditórias)
- Filtro de oportunidade (padrão para reter conteúdo dentro de 2 anos)
Os usuários avançados podem fazer isso modificando o model_router.py:
confidence_threshold=0.7(Limites de confiança para os resultados)
fallback_chain=["gpt4","gemini","claude"](Sequência de failover)
Essa resposta foi extraída do artigoDeepResearch: um assistente de IA de código totalmente aberto para pesquisa profunda automatizadaO
Não pode ser reproduzido sem permissão:Ferramentas de produtividade de IA " Como otimizar a qualidade da pesquisa em colaborações com vários modelos?
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