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如何改善学术研究中主题生成的质量和效率？

2025-08-19

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利用 topic_generator.py 示例可系统化解决该问题：

结构化输出：配置模型返回 JSON 格式结果，包含主题相关性评分
上下文增强：内置 Google 搜索工具自动补充领域背景知识
批量处理：通过 stream_content 同时处理多个研究命题
参数调优：调整 num_topics 和 temperature 控制生成多样性

示例代码：
async for part in processor(["量子计算临床应用"], num_topics=5): print(part.json())
可一次性获得 5 个细分研究方向及其理论依据。

本答案来源于文章《GenAI Processors：轻量级Python库支持高效并行处理多模态内容》

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