Creación de un Investigador en Python con OpenAI

Resumen

Learn to build the control logic for a multi-step AI research assistant. Structure the main python script to manage input, control iteration, and orchestrate modules for query generation, relevance checks, context extraction, and report creation.

Implement an LLM-driven workflow for iterative search and comprehensive report generation.

Programa

• Unidad 1: Configuración de la Estructura Básica para DeepResearcher
Construir el Marco de DeepResearcher
Implementación del Flujo de Trabajo Principal de Investigación
Añadir Manejo de Errores en DeepResearcher
• Unidad 2: Generación de Consultas de Búsqueda con OpenAI
Diseño de Solicitudes para la Generación de Búsquedas
Generación y Análisis de Consultas de Búsqueda
Validación de Respuestas de IA para Investigación Robusta
Prueba de su Generador de Consultas de Búsqueda
• Unidad 3: Análisis y Selección de Información Útil
Recolección de Contenidos Web para Investigar
Creación de Solicitudes para Evaluación de Relevancia de Contenidos
Evaluación de Relevancia de Contenidos con IA
Diseño de Solicitudes para Extracción de Información
Extracción de Información Valiosa de Contenidos Web
• Unidad 4: Búsqueda Iterativa: Refinamiento de Investigación a Través de Múltiples Rondas
Construcción del Bucle de Investigación Iterativa
Acumulación de Conocimiento a Través de Rondas de Investigación
Creación del Cerebro del Planificador de Investigación
Análisis Seguro de Respuestas de Consultas de LLM
Prueba de su Sistema de Investigación Iterativa
• Unidad 5: Creación del Informe Final de Investigación
Elaboración de Solicitudes para Informes de Investigación
Implementación del Generador de Informes Finales
Impresión del Informe Final
Prueba de su Asistente de Investigación de IA

---

Materias

Computer Science