Créer un chercheur en Python avec OpenAI

Aperçu

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.

Programme

• Unité 1 : Mise en place de la structure de base pour DeepResearcher
Construire le cadre de DeepResearcher
Mettre en œuvre le flux de travail principal de la recherche
Ajouter la gestion des erreurs à DeepResearcher
• Unité 2 : Générer des requêtes de recherche avec OpenAI
Concevoir des invites pour la génération de recherche
Générer et analyser des requêtes de recherche
Valider les réponses de l'IA pour une recherche robuste
Tester votre générateur de requêtes de recherche
• Unité 3 : Analyser et sélectionner les informations utiles
Collecter du contenu web pour la recherche
Créer des invites pour évaluer la pertinence du contenu
Évaluer la pertinence du contenu avec l'IA
Concevoir des invites pour l'extraction d'informations
Extraire l'essentiel du contenu web
• Unité 4 : Recherche itérative : affiner la recherche à travers plusieurs cycles
Construire la boucle de recherche itérative
Accumuler des connaissances à travers les cycles de recherche
Créer le cerveau du planificateur de recherche
Analyser en toute sécurité les réponses aux requêtes LLM
Tester votre système de recherche itérative
• Unité 5 : Créer le rapport final de recherche
Rédiger des invites pour les rapports de recherche
Mettre en œuvre le générateur de rapport final
Imprimer le rapport final
Tester votre assistant de recherche IA

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Matières

Computer Science