DeepResearch ist ein quelloffener KI-Forschungsassistent, der auf GitHub gehostet wird und Nutzern helfen soll, durch eine Kombination aus Suchmaschinen, Web-Crawling und Large Language Modelling (LLM) tiefgehende Recherchen zu automatisieren. Es wurde vom Entwickler cat3399 mit dem Ziel erstellt, ein einfach zu bedienendes Recherchetool bereitzustellen, das schrittweise die Rechercherichtung optimieren und in komplexe Themen eindringen kann. Benutzer können Fragen eingeben, um mehrere iterative Forschungsrunden auszulösen und strukturierte Analyseergebnisse zu erhalten. Das Tool unterstützt eine Vielzahl von großen Mainstream-Modellen und kann externe Dienste über APIs integrieren, so dass es sich für Forscher, Studenten oder Fachleute eignet, die schnell Informationen organisieren müssen. DeepResearch legt Wert auf lokale Bereitstellung und Flexibilität, und der Code ist vollständig quelloffen, so dass Benutzer die Funktionen frei ändern und erweitern können.
Funktionsliste
- Vertiefende Studie zur AutomatisierungAutomatische Durchführung mehrerer Rechercherunden auf der Grundlage der vom Benutzer eingegebenen Fragen, schrittweise Optimierung der Richtungen und Erstellung detaillierter Berichte.
- Unterstützung mehrerer ModelleUnterstützung für große Sprachmodelle wie Google Gemini, OpenAI, OpenRouter und das native Ollama.
- Crawlen und Suchen im WebSuchmaschine: Kombination von Suchmaschinen- und Web-Crawling-Techniken, um die aktuellsten und relevantesten Informationen im Web zu sammeln.
- Strukturierter ForschungsprozessErstellen Sie einen klaren Forschungsplan mit Problemaufschlüsselung, Datenerfassung, Analyse und Zusammenfassung.
- Open Source und SkalierbarkeitDer Code ist vollständig quelloffen, die Benutzer können ihn nach Bedarf ändern oder neue Funktionen hinzufügen.
- Einfache Konfiguration der UmgebungKonfiguriert über Docker oder eine lokale Umgebung zur Unterstützung einer schnellen Bereitstellung.
- Unterstützung mehrerer SprachenUnterstützt mehrsprachige Benutzeroberflächen für einen einfachen Zugriff durch globale Benutzer.
Hilfe verwenden
Einbauverfahren
DeepResearch muss lokal oder auf einem Server installiert werden, um zu funktionieren. Nachfolgend finden Sie die detaillierten Installationsschritte:
- Klon-Lager
Öffnen Sie ein Terminal und führen Sie den folgenden Befehl aus, um das DeepResearch-Repository lokal zu klonen:git clone https://github.com/cat3399/deepresearch.git cd deepresearch
- Umgebungsvariablen konfigurieren
Erstellen Sie im Stammverzeichnis des Projekts die Datei.env
Datei zum Speichern von API-Schlüsseln und anderen Konfigurationen. Führen Sie den folgenden Befehl aus:echo "GOOGLE_API_KEY=your_google_api_key" > .env echo "OPENAI_API_KEY=your_openai_api_key" >> .env
Wenn Sie OpenRouter oder Azure OpenAI verwenden, können Sie weiterhin hinzufügen:
echo "OPENROUTER_API_KEY=your_openrouter_api_key" >> .env echo "AZURE_OPENAI_API_KEY=your_azure_openai_api_key" >> .env echo "AZURE_OPENAI_ENDPOINT=your_azure_openai_endpoint" >> .env echo "AZURE_OPENAI_VERSION=your_azure_openai_version" >> .env
Wenn Sie ein lokales Ollama-Modell verwenden, können Sie die Ollama-Hostadresse einstellen (standardmäßig lautet die lokale Adresse
http://localhost:11434
):echo "OLLAMA_HOST=your_ollama_host" >> .env
- Installation von Abhängigkeiten
Vergewissern Sie sich, dass Docker und Docker Compose installiert sind; falls nicht, lesen Sie die Docker-Installationsanleitung auf der offiziellen Docker-Website. Nach Abschluss der Installation führen Sie den folgenden Befehl aus, um den Dienst zu starten:docker-compose up
Dadurch werden die erforderlichen Bilder automatisch abgerufen und der DeepResearch-Dienst gestartet.
- Überprüfen der Installation
Nach dem Start des Dienstes ist der Zugriff auf die lokale oder vom Server bereitgestellte Schnittstellenadresse (normalerweise diehttp://localhost:8000
), stellen Sie sicher, dass der Dienst ordnungsgemäß ausgeführt wird. Wenn ein Fehler auftritt, prüfen Sie die.env
Der API-Schlüssel in der Datei ist korrekt.
Verwendung
DeepResearch bietet eine einfache Benutzeroberfläche, die es den Benutzern ermöglicht, über das Web oder die Befehlszeile mit dem Tool zu interagieren. Nachfolgend finden Sie die Schritte zur Nutzung der wichtigsten Funktionen:
- Initiierung eingehender Studien
- Öffnen Sie die DeepResearch-Schnittstelle (normalerweise in der
http://localhost:8000
). - Geben Sie auf dem Bildschirm "Fragen" eine Forschungsfrage ein, z. B. "Aktuelle Anwendungen von KI im Gesundheitswesen".
- Schalten Sie den Schalter "Tiefenforschung" um, um den Tiefenforschungsmodus zu aktivieren.
- Klicken Sie auf "Absenden" und das System wird automatisch mehrere Rechercherunden starten.
- Öffnen Sie die DeepResearch-Schnittstelle (normalerweise in der
- Forschungsprozess
- DeepResearch schlüsselt das Problem auf und erstellt einen Forschungsplan.
- Das System sammelt Daten über Suchmaschinen und Web-Crawling und führt normalerweise bis zu 5 Iterationen durch.
- Nach jeder Iteration aktualisiert das System die Forschungsrichtungen und zeigt Zwischenergebnisse an.
- Schließlich wird ein umfassender Bericht erstellt, der Problemanalysen, Datenunterstützung und Schlussfolgerungen enthält.
- Konfigurationsmodell
- Wählen Sie das gewünschte große Sprachmodell (z.B. OpenAIs GPT-4 oder das native Ollama-Modell) in der Schnittstelle oder im Profil.
- Wenn Sie eine externe API verwenden, stellen Sie sicher, dass die
.env
Der Schlüssel in der Datei ist gültig. - Das lokale Ollama-Modell ist für datenschutzsensible Nutzer geeignet und erfordert keine Internetverbindung.
- Ergebnisse anzeigen
- Nach Abschluss der Recherche wird der Bericht in einem strukturierten Format erstellt, das die zitierten Datenquellen und eine Zusammenfassung der Analyse enthält.
- Benutzer können Berichte in das PDF- oder Markdown-Format exportieren, um sie einfach weiterzugeben oder zu archivieren.
Fehlersuche
- "Fehlende Umgebungsvariablen": Inspektion
.env
Datei im Stammverzeichnis des Projekts befindet und den richtigen API-Schlüssel enthält. - "API-Schlüssel nicht gültig"Überprüfen Sie, ob der API-Schlüssel keine Leerzeichen enthält und gültig ist, und generieren Sie den Schlüssel gegebenenfalls neu.
- "OpenRouter API-Fehler"Überprüfen Sie, ob das OpenRouter-Konto ein ausreichendes Guthaben aufweist.
- "Dienststart fehlgeschlagen".Überprüfen Sie, ob Docker ordnungsgemäß ausgeführt wird und ob der Port nicht belegt ist.
Erweiterte Nutzung
- Die Anpassung des ForschungsprozessesBenutzer können die Forschungsplanvorlage im Code ändern, um die Anzahl der Iterationen oder die Prioritäten der Datenquellen anzupassen.
- Integration von anderen ToolsDurch die Erweiterung des Codes kann DeepResearch mit weiteren Datenbanken oder Analysetools verbunden werden.
- Batch-StudieUnterstützt die Batch-Eingabe von mehreren Forschungsfragen über Skripte, geeignet für Benutzer, die eine große Anzahl von Themen bearbeiten müssen.
Anwendungsszenario
- akademische Forschung
Forscher können DeepResearch nutzen, um schnell die neuesten Veröffentlichungen, Nachrichten und Daten in einem bestimmten Bereich zu sammeln. Geben Sie zum Beispiel "recent advances in quantum computing" ein, und das Tool stellt automatisch relevante Literatur und Berichte zusammen, um einen Übersichtsbericht zu erstellen. - Marktanalyse
Geschäftskunden können DeepResearch nutzen, um Wettbewerber oder Markttrends zu analysieren. Geben Sie zum Beispiel "Markttrends für Elektrofahrzeuge 2025" ein, und das Tool durchsucht Branchenberichte und Nachrichten, um eine detaillierte Analyse zu erstellen. - Studentenarbeit
Studierende können DeepResearch zur Unterstützung ihrer Dissertation oder Themenrecherche nutzen. Nach der Eingabe eines Themas liefert das Tool strukturierte Hintergrundinformationen und Referenzen und spart so Zeit bei der manuellen Suche. - Technologieentwicklung
Entwickler können DeepResearch nutzen, um technische Dokumente oder Open-Source-Projekte zu recherchieren. Geben Sie zum Beispiel ein: "Vergleichen Sie die neuesten Frameworks für maschinelles Lernen", und das Tool wird die Informationen zusammenstellen und einen Vergleichsbericht erstellen.
QA
- Benötigt DeepResearch eine Internetverbindung?
DeepResearch kann komplett offline laufen, wenn ein natives Ollama-Modell verwendet wird. Wenn jedoch eine externe API verwendet wird (wie OpenAI oder Google Gemini), ist eine Internetverbindung erforderlich. - Wie stellen Sie die Richtigkeit Ihrer Forschungsergebnisse sicher?
DeepResearch stützt sich auf Daten von Suchmaschinen und Webcrawlern und empfiehlt den Nutzern, wichtige Quellen manuell zu überprüfen. Das Tool listet Zitierlinks zur einfachen Überprüfung auf. - Unterstützt es die chinesische Sprachforschung?
Ja, DeepResearch unterstützt die mehrsprachige Ein- und Ausgabe, die chinesische Recherche funktioniert gut und erzeugt klare und leicht zu lesende Berichte. - Wie lange dauert die Installation?
Wenn Docker und der API-Schlüssel konfiguriert sind, dauert die Installation in der Regel 5-10 Minuten, je nach Netzwerkgeschwindigkeit.