Vortrag über Tavili MCP Server und Deep Research Tools

Einführung

• Diskussion über den neuen Tavili MCP Server.
• Hintergrund: Tavili hatte vor einem offiziellen Server einen Community-MCP-Server.
• Tavili ist ein Such- und Scraping-Tool, das für LLMs optimiert wurde.

Tavili vs. andere Tools

• Im Vergleich zu Serper liefert Tavili bessere Ergebnisse.
• Der von der Community erstellte Tavili-Server war nicht sehr effektiv; BraveSearch wurde bevorzugt.
• BraveSearch zeichnet sich durch breite Internetsuchen aus und hat integrierte Tools wie Fetch und Puppeteer.
• Tavili bietet detailliertere und schnellere Ergebnisse als BraveSearch.

Jüngste Veröffentlichungen von OpenAI

• Neue Veröffentlichungen: O1Full, Sora, Tasks, Operator und Deep Research.
• Tasks: Unterwältigende Leistung.
• Operator: Entsprach nicht den Erwartungen.
• Deep Research: Äußerst effektiv, täglicher Gebrauch, detaillierter als GPT-4.0.

Anwendungsfall von Deep Research

• Forschung zu Kreatin für eine immunsupprimierte Person.
• Deep Research lieferte detaillierte Vor- und Nachteile in 6 Minuten.
• Hohe Genauigkeit (90 %) der Ergebnisse, mit minimalen Halluzinationen.

Workflow mit Notebook LM

• Verwendung von Notebook LM, um detaillierte Ausgaben in Podcasts zu konvertieren.
• Bereitstellung eines Berichts auf PhD-Niveau aus OpenAIs Deep Research.

Replikation von Deep Research

• Versuche, Deep Research mit Open-Source-Tools zu replizieren.
• Aktuelle Versuche entsprechen nicht der Qualität von OpenAI.

Offizieller Tavili MCP-Server

• Ankündigung und Einführung von Tavilis eigenem MCP-Server.
• LinkedIn-Post über DIY Deep Research mit Tavili.
• Möglichkeit, Deep Research mit Cloud Desktop und MCP-Servern zu replizieren.

Einrichtung von Tavili MCP

• Schritte zur Integration von Tavili in MCP.
• Detaillierter Ablauf zur Konfiguration und Einrichtung mit VS Code.

Deepest Research Projekt

• Erstellung eines neuen Projekts, das Tavili mit BraveSearch und sequenziellem Denken kombiniert.
• Vereinfachung auf drei Haupttools für effektive Ergebnisse.
• Benutzerdefinierte Anweisungen für Deep Research unter Verwendung von sequenziellem Denken.
• Prozess beinhaltet Klärung von Fragen, Bestätigung der Forschungspläne und Durchführung detaillierter Forschung.

Ergebnisse und Beobachtungen

• Kürzere, aber detaillierte Ausgabe im Vergleich zu OpenAIs Deep Research.
• Fokus auf praktische Anwendungen und Musteranalyse.

Fazit

• Möglichkeit, bestimmte Aufgaben an Deep Research Tools für verbesserten Forschungsausstoß auszulagern.
• Offene Einladung für Feedback und Ideen zur Verbesserung von Deep Research mit Tavili und anderen Tools.
• Ermutigung zur Auseinandersetzung mit dem Inhalt und zur Abgabe von Vorschlägen für weitere Erkundungen.