Mục đích và đối tượng

Tác tử lập kế hoạch và thực thi thu thập, tóm tắt, theo dõi nguồn rồi tổng hợp thành báo cáo có trích dẫn.

Dẫn chứng 1 ↗ · Dẫn chứng 2 ↗

Vai trò của Jev

Khi có TYPESAFE_API_KEY, Jev chấm mức hữu ích của từng đoạn đối với câu hỏi trước khi chuyển ngữ cảnh cho LLM.

Dẫn chứng 1 ↗ · Dẫn chứng 2 ↗

Cách sử dụng

Tạo GPTResearcher với câu hỏi, chạy conduct_research(), sau đó gọi write_report() để tạo báo cáo.

Dẫn chứng 1 ↗

Phạm vi và giới hạn

Thiếu khóa Jev hoặc gọi lỗi thì chuyển sang BM25 cục bộ. Cấu hình được mô tả còn cần Python 3.12 và thông tin xác thực dịch vụ nghiên cứu.

Dẫn chứng 1 ↗ · Dẫn chứng 2 ↗

Mô tả gốc của kho mã

An autonomous agent that conducts deep research on any data using any LLM providers

Thông tin dự án

Mối liên hệ với Jev
Tích hợp
Dẫn chứng
Có trong tài liệu
Ngôn ngữ lập trình
Python
Giấy phép
Apache-2.0
Nguồn gốc
Kho mã gốc
Trạng thái kho mã
Chưa lưu trữ
Ngày tạo
2023-05-12
Cập nhật mã gần nhất
2026-09-26
Sao GitHub
29.816
Đã kiểm tra dẫn chứng
30 thg 9, 2026
Đã kiểm tra siêu dữ liệu
30 thg 9, 2026
Trạng thái kiểm tra
Đã kiểm tra

Số sao tính trên toàn bộ kho mã và có thể gồm công việc không liên quan đến Jev.

Dẫn chứng và phạm vi

Có trong tài liệu ghi lại tài liệu hoặc mã nguồn được liên kết. JevHunt chưa tự chạy hoặc đánh giá dự án này.

Commit dẫn chứng: 0957c301ed06c2a5857b834358c7227c739041d4

Được phát hiện qua: github-search.

Cách chúng tôi đánh giá →

Đề xuất sửa lỗi · Nhận danh sách này · Gửi dự án