ResearchAgentは、文献やウェブの調査作業を自動化するためのオープンソースのPython AIエージェントです。ターゲットを絞った検索を行い、関連文書を取得し、重要な情報を抽出し、構造化された要約と引用を作成します。
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ResearchAgent
ResearchAgentは、文献やウェブの調査作業を自動化するためのオープンソースのPython AIエージェントです。ターゲットを絞った検索を行い、関連文書を取得し、重要な情報を抽出し、構造化された要約と引用を作成します。
フィーチャー
ResearchAgentとは？
ResearchAgentは大規模な言語モデルを活用して、オンラインデータベースやウェブソースを対象とした自動調査を実施します。ユーザーは調査クエリを入力し、エージェントは検索、文書メタデータのスクレイピング、要約の抽出、主要な所見のハイライトを行い、整理されたサマリーと引用を生成します。カスタマイズ可能なパイプライン、API連携、PDFパースのサポートやMarkdownまたはJSONへのエクスポートを可能にし、分析や報告に利用できます。
誰がResearchAgentを使うの？
- 学術研究者
- 大学院生
- 市場分析家
- データサイエンティスト
- 技術文筆家
ResearchAgentの使い方は？
- ステップ1：GitHubからリポジトリをクローンします：git clone https://github.com/adexoxo13/ResearchAgent.git
- ステップ2：依存関係をインストール：pip install -r requirements.txt
- ステップ3：.envファイルにLLM APIキーを設定（例：OPENAI_API_KEY）
- ステップ4：config.yamlに検索ソースとクエリパラメータを設定
- ステップ5：エージェントを起動：python run_agent.py --query "調査テーマ"
- ステップ6：生成されたサマリーを確認し、必要な形式にエクスポート
プラットフォーム
- mac
- windows
- linux
ResearchAgentの主な特長・利点
コア機能
- Webやデータベースの文献検索の自動化
- 文書メタデータとアブストラクト抽出
- 主要洞察とハイライトの検出
- 構造化されたサマリーと引用の生成
- YAML設定によるパイプラインのカスタマイズ
- 結果をMarkdownやJSONにエクスポート
利点
- 文献レビューの効率化
- 一貫性と再現性のあるサマリーの保証
- 手作業の閲読とデータ抽出時間の短縮
- 異なる研究分野に対応したカスタマイズ性
- 整理されたレポート作成とコラボレーションの促進
ResearchAgentの主な使用ケース・アプリケーション
- 学術文献レビュー
- マーケット・競合分析
- 特許・技術文書のサマリー
- コンテンツ作成・概要資料の準備
- 助成金申請書の背景調査
ResearchAgentのFAQs
ResearchAgent会社情報
ResearchAgent のレビュー
5/5
ResearchAgentの主な競合と代替品は？
- Elicit
- Semantic Scholar API
- scite.ai
- Zotero with Zotero Translate
- ConnectedPapers
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