Die Innovation von Local Deep Research liegt in der geschickten Verschmelzung von lokaler LLM-Berechnung und intelligenten Suchsystemen, die im Tandem arbeiten. Was die technische Umsetzung betrifft, so verwaltet das Tool lokale Modellressourcen über das Ollama-Framework, wobei es standardmäßig 12b-Parameter gemma3-Modelle einsetzt und den Nutzern die Möglichkeit bietet, die Unterstützung für vLLM und andere Inferenzmaschinen über die Konfigurationsdatei config.py zu erweitern. Der lokalisierte Betrieb des Modells vermeidet vollständig das Risiko eines Datenabflusses und erfüllt die Anforderungen strenger Datenschutznormen wie GDPR.
Das Suchsystem verwendet einen intelligenten Routing-Mechanismus, der den Problembereich automatisch erkennt und die geeignete Suchquelle zuweist: Akademische Anfragen werden vorrangig an arXiv/PubMed weitergeleitet, enzyklopädische Fragen an Wikipedia und technische Unterstützung für die selbst entwickelte Suchmaschine von SearXNG, um ein entkommerzialisiertes Webcrawling zu erreichen. Das mehrsprachige Verarbeitungsmodul kann automatisch chinesische und andere nicht-englische Abfragen erkennen und die Suchergebnisse sprachübergreifend integrieren.
Ein typisches Beispiel: Bei der Suche nach "Quantum Computing Breakthroughs" durchsucht das System parallel die chinesische und die englische Zeitungsdatenbank und generiert einen umfassenden Bericht mit 20-30 maßgeblichen Zitaten, indem es die Gewichtung lokaler Modelle aufhebt und Zusammenfassungen extrahiert. Die Effizienz dieser integrierten Architektur ist etwa 3 bis 5 Mal höher als bei herkömmlichen Recherchemethoden.
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelLocal Deep Research: ein lokal betriebenes Tool zur Erstellung detaillierter ForschungsberichteDie
