Черновики научных работ по свежей литературе

Сценарий по расписанию собирает статьи, патенты и данные по вашей теме, готовит черновик со ссылками и проверяет его, сохраняя всё в таблице.

  • Свежая литература по теме собирается сама
  • Черновик со ссылками готовится ИИ
  • Ссылки и текст проверяются на плагиат
  • Дедлайны и правки хранятся в таблице
Embeddings OpenAIDefault Data Loader
Подключить inmemory и запуститьScriptera

Как это работает

Перенос данных из AWS DynamoDB в Embeddings OpenAI делается готовым сценарием: он сам замечает новое и переносит его.

  1. Запуск: Schedule Мониторинг исследований
  2. Затем: Настройки сценария
  3. Затем: Получить научные статьи
  4. Проверка: Объединить все источники
  5. Затем: Задержка лимита
  6. Затем: Векторное хранилище базы знаний
  7. Затем: Агент анализа исследования
  8. Затем: Сохранить в базу данных исследований
  9. Затем: Агент составления рукописей
  10. Затем: API проверки ссылок
  11. Затем: API проверки на плагиат
  12. Проверка: Проверить результаты валидации
  13. Если да — Адаптировать формат
  14. Затем: Отслеживание сроков подачи line
  15. Затем: Записать отзывы рецензентов
  16. Затем: Оптимизировать обучение
  17. Затем: Сохранить результаты обучения
  18. Затем: Получить патенты
  19. Затем: Получить наборы данных
  20. Затем: Получить технические блоги
  21. Затем: Модель OpenAI GPT-4
  22. Затем: Распарсить Выход Анализа
  23. Затем: Память контекста исследования
  24. Затем: OpenAI Embeddings
  25. Затем: Загрузчик документов
  26. Затем: Разделитель текста
  27. Затем: Модель составления OpenAI GPT-4
  28. Затем: Парсер вывода рукописей
  29. Затем: Хранилище цитирования
  30. Затем: Векторы цитирования
  31. Затем: Модель формата OpenAI
  32. Затем: Распарсить выходной формат
  33. Затем: Модель обучения OpenAI
  34. Затем: Распарсить выход обучения

Эту интеграцию AWS DynamoDB и Embeddings OpenAI можно запустить в Scriptera: опишите задачу словами — сценарий соберут, запустят и будут следить, чтобы он работал.

Похожие сценарии