#次模优化#查询生成#DeepResearch#上下文工程#LLM增强
用次模优化生成多样搜索查询
用次模函数从候选查询中选最优子集 避免重复查询，提升信息覆盖效率 有理论保证的多样性与相关性平衡
落地难度
3.0
搞钱系数
4.0
综合指数
3.5
核心亮点
- 核心解决：避免重复查询，提升信息覆盖效率
- 谁会买单：AI研究工具开发者、企业知识引擎
- 变现思路：封装为RAG预处理插件或DeepResearch
- 落地难度：3/5
- 搞钱系数：4/5
落地难度分析
需集成嵌入模型+次模算法库（如Apricot），但无需训练，一人可部署
盈利潜力分析
买单群体: AI研究工具开发者、企业知识引擎 思路: 封装为RAG预处理插件或DeepResearch