Research Orchestration

🚀 研究協調サービス

研究協調サービスは、Cloudflare Workersをベースにした高度なシステムです。複数のサードパーティAPIやツールを統合することで、研究プロセスの自動化と最適化を実現します。このサービスは、ビッグデータ分析、機械学習、自然言語処理技術を活用し、ユーザーが効率的に情報を収集、整理、分析できるよう支援します。

🚀 クイックスタート

この研究協調サービスを使い始めるには、以下の手順に従ってください。

1. 必要なAPIキーをインストールし、設定します。
2. サービスをCloudflare Workersプラットフォームにデプロイします。
3. 提供されているAPIインターフェースを呼び出して、研究タスクを実行します。

✨ 主な機能

• 多源データ集約：インターネット検索、学術データベース、ニュースメディアなど、複数のソースから関連情報を取得します。
• スマートツール調整：現在のタスクに最適なツールの組み合わせを自動的に選択し、呼び出します。
• コンテキスト感知処理：研究テーマと目標に基づいて、検索戦略と分析方法を動的に調整します。
• 結果の最適化と提示：収集した情報を整理、分析し、ユーザーにやさしい形式で提示します。

📦 インストール

必要な環境変数

# コアAPIキー
BRAVE_API_KEY=your_brave_api_key
TAVILY_API_KEY=your_tavily_api_key
GITHUB_TOKEN=your_github_token
FIRE_CRAWL_API_KEY=your_fire_crawl_api_key
NEWS_API_KEY=your_news_api_key
PATENTSVIEW_API_KEY=your_patentsview_api_key

# LLM APIキー
OPENAI_API_KEY=your_openai_api_key
GROQ_API_KEY=your_groq_api_key

# Cloudflareリソース
SHARED_SECRET=your_shared_secret     # API認証に使用
RESEARCH_CACHE=your_kv_namespace     # 結果キャッシュに使用

インストール手順

1. リポジトリをクローンします：

   git clone https://github.com/yourusername/research-orchestration-service.git
   cd research-orchestration-service
   

2. 依存関係をインストールします：

   npm install
   

3. 環境変数を設定します：

   cp .env.example .env
   # .envファイルを編集し、あなたのAPIキーを入力します
   

4. Cloudflare Workersにデプロイします：

   wrangler publish
   

💻 使用例

基本的な使用法

const response = await fetch('/api/research', {
  method: 'POST',
  headers: {
    'Content-Type': 'application/json'
  },
  body: JSON.stringify({
    query: "最近的人工智能发展趋势",
    options: {
      depth: 3,
      tools: ['web_search', 'academic_retrieval', 'news_aggregation']
    }
  })
});

const result = await response.json();

📚 ドキュメント

技術アーキテクチャ

このサービスはモジュール化設計を採用しており、主に以下の部分で構成されています。

1. リクエスト処理モジュール

ユーザーのクエリリクエストを受け取り、解析して初期の研究計画を生成します。

2. ツールコーディネーター

研究テーマと目標に基づいて、適切なツールの組み合わせを選択し、その実行順序を調整します。

3. データ収集モジュール

インターネット検索、学術データベースなど、複数のデータソースから関連情報を取得します。

4. 分析と集約モジュール

収集した情報をクリーニング、分析、集約し、重要な情報を抽出します。

5. 結果生成器

分析結果に基づいて最終的な研究レポートを生成し、複数の形式でユーザーに提示します。

高度な機能

目標後続クエリ

システムは、特定の情報ギャップに高度に特化した後続クエリを生成します。これらのクエリは、以下の特徴を持っています。

• 欠落している情報に特に注目する。
• 識別されたギャップに関連する正確な用語を使用する。
• すでに取得した情報の重複を避ける。
• 欠落している部分の説明を含む。

スマートツールの再利用

従来のシステムとは異なり、このシステムはツールを新しいコンテキストで再利用することを許可します。

• 初期クエリでは、以前使用したツールを除外する。
• 後続のクエリでは、新しい側面を処理するためにツールを再利用できる。
• 同じツールセットの連続的な再利用を防止する。
• テーマの全面的なカバレッジを確保する。

メタデータ豊富な実行

ツールの実行には、以下のような豊富なコンテキスト情報が含まれます。

• 反復番号
• 元のクエリと現在のクエリ
• 後続クエリ指示子
• 抽出されたURLとメディアID

エラー処理

このサービスは、包括的なエラー処理を実装しています。

• 一時的な障害の自動再試行
• ツールの失敗時の代替策
• 詳細なエラーレポート
• リクエストの検証

将来の改善方向

• [ ] より多くの専門的な研究ツールのサポートを追加する。
• [ ] 高度なキャッシュ戦略を実装する。
• [ ] 自然言語処理能力を向上させる。
• [ ] ドメイン固有の研究ワークフローをサポートする。
• [ ] 情報ソースの検証と事実チェックを改善する。
• [ ] 複数の結果形式の出力をサポートする。

📄 ライセンス

このプロジェクトはMITライセンスに従います。

🔗 連絡先

詳細情報が必要な場合は、公式サイトをご覧いただくか、emailでお問い合わせください。