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Topic Synthesis

Zweck

Eine Topic Synthesis durch eine dreistufige automatisierte Pipeline erstellen, die eine systematische Analyse und Synthese einer Gruppe verwandter Artikel durchführt.

Entsprechend dem Topic-Erstellungsablauf im Synthesis Workbench bietet dieser Workflow eine End-to-End-Verarbeitung vom Topic-Seed bis zu einem vollständigen Analysebericht.

Anwendungsfälle

  • Eine umfassende Themenanalyse um eine Forschungsrichtung erstellen
  • Automatisch eine Taxonomie, Kernbehauptungen, Zeitleiste und zukünftige Richtungen aufbauen
  • Einen strukturierten Syntheseanalysebericht erstellen

Eingabebedingungen

BedingungstypBeschreibung
EingabeeinheitWorkflow (es müssen keine Einträge ausgewählt werden)
AuslösemethodeÜber das Dashboard ausführen oder im Synthesis Workbench ausgelöst werden

Ausführungsablauf

Dieser Workflow besteht aus 3 nacheinander ausgeführten Skills, die automatisch ineinander übergehen:

1. create-topic-synthesis-prepare
└── Topic-Seed empfangen
└── Topic-Intent erstellen
└── Paper-Workset aufbauen
└── Analysekontext vorbereiten

2. topic-synthesis-core-enrichment
└── Kernanreicherung
└── Taxonomie schreiben (Klassifikationssystem)
└── Zeitleiste erstellen
└── Behauptungen extrahieren
└── Zukünftige Richtungen analysieren
└── Review-Gliederung erstellen
└── Wissensgraph-Vervollständigung

3. topic-synthesis-finalize
└── Abdeckungsbestimmung
└── Externe Kontextzusammenfassung erstellen
└── Kuratierungsvorschläge
└── Finale Analysezusammenfassung erstellen

Ausgaben

Nach Abschluss der Ausführung werden die Topic-Synthesis-Ergebnisse in den persistenten Speicher des Synthesis-Systems geschrieben und in den Topic- und Graph-Ansichten des Synthesis Workbench widerspiegelt.

Spezifische Ausgaben umfassen:

  • Topic-Metadaten: Name, Beschreibung, Erstellungszeit
  • Taxonomie: Hierarchisches Themenklassifikationssystem
  • Zeitleisten-Ereignisse: Wichtige Ereignisse chronologisch geordnet
  • Behauptungen: Extrahierte Kernbehauptungen und ihre Belege
  • Vergleiche: Mehrdimensionale Vergleichsanalyse
  • Zukünftige Richtungen: Vorschläge für zukünftige Forschungsrichtungen
  • Abdeckung: Literaturabdeckungsanalyse
  • Bericht: Syntheseanalysebericht

Topic Synthesis Übersichtsseite

Topic Synthesis Taxonomieseite

Topic Synthesis Behauptungsseite

Topic Synthesis Vergleichsseite

Topic Synthesis Seite für zukünftige Richtungen

Topic Synthesis Abdeckungsseite

Topic Synthesis Berichtsseite

Topic Synthesis Referenzseite

Topic Synthesis Paper-Subgraph

Parameter

ParameterTypBeschreibungStandard
topicSeedstringTopic-Seed, der das zu erstellende Thema beschreibt
languagestringAusgabespracheauto

Beschreibung von language

  • auto: Automatisch erkennen (verwendet normalerweise die Plugin-UI-Sprache)
  • zh-CN: Chinesisch
  • en-US: Englisch

Abhängigkeiten

  • Backend: ACP-Backend
  • Synthesis-System: Der Synthesis Workbench muss initialisiert sein
  • Bibliothekspaper: Es wird empfohlen, bereits eine ausreichende Anzahl verwandter Artikel in der Bibliothek zu haben
Empfohlene Vorbereitung

Vor dem Erstellen eines Topics wird empfohlen:

  1. Sicherzustellen, dass alle verwandten Artikel durch Literature Analysis verarbeitet wurden
  2. Sicherzustellen, dass verwandte Artikel durch Tag Regulator verarbeitet wurden
  3. Advance Matching (erweiterte Zitationsabgleich-Deduplizierung) auf der Indexseite des Synthesis Workbench auszuführen
  4. Alle Genehmigungselemente auf der Review-Seite zu bearbeiten (nicht vergessen, ausstehende Entscheidungen zu „Anwenden")

Genaue Zitationsgraphbeziehungen beeinflussen direkt die Qualität der Paper-Important-Berechnung in der Topic Synthesis (PageRank, Frontier-Score usw.) und verbessern dadurch die Gesamtqualität der Topic-Übersicht.

Geschätzte Dauer

Topic-GrößeGeschätzte Zeit
Kleines Topic (≤10 Artikel)8-12 Minuten
Mittleres Topic (10-30 Artikel)12-18 Minuten
Großes Topic (30+ Artikel)18-25 Minuten

Wenn es viele Artikel gibt, wird empfohlen, stattdessen die Aktualisierungsfunktion für inkrementelle Iteration zu verwenden.

Modell-Empfehlung

🔴 Modelle mit starkem Textverständnis + langem Kontext werden empfohlen. Topic Synthesis erfordert eine umfassende Analyse einer großen Anzahl von Artikel-Zusammenfassungen, Zitationsbeziehungen, Tags und Konzeptwissen, was eine rechenintensive Aufgabe darstellt. Wenn das Backend Subagent-Delegation unterstützt, kann die mehrstufige Pipeline effizienter ausgeführt werden.

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