Die Kernkompetenz von Local Deep Research, einem Open-Source-KI-Forschungsassistenten, liegt in seinem vollständig lokalisierten Betrieb und seinen tiefgreifenden Forschungsfähigkeiten. Das Tool bewältigt komplexe Forschungsaufgaben, ohne auf Cloud-Dienste angewiesen zu sein, indem es lokale große Sprachmodelle (z. B. gemma3:12b, gehostet von Ollama) mit umfassenden Suchfunktionen integriert. Es bietet gegenüber Cloud-basierten KI-Tools erhebliche Vorteile in Bezug auf den Datenschutz und eignet sich besonders für den Umgang mit sensiblem Forschungsmaterial.
Die technische Architektur unterstützt eine Reihe von Schlüsselfunktionen: automatischer Abruf von akademischen Datenbanken (arXiv, PubMed), Wikipedia und Webinhalten; Erstellung strukturierter Berichte mit formalen Zitaten; und RAG-Analyse (retrieval-enhanced generation) lokaler Dokumente. Der Installationsprozess ist durch die Python-Umgebung standardisiert, und der SearXNG-Suchdienst kann schnell mit Docker eingesetzt werden, um die Webabfrage zu verbessern.
In der Praxis können die Nutzer den Modus "Schnelle Zusammenfassung" wählen, um sofortige Antworten zu erhalten (sekundenschnelle Antwort), oder mehrere Runden iterativer Recherche starten (standardmäßig 2 Runden), um einen vollständigen Markdown-Bericht mit Inhaltsverzeichnis und Kapiteln zu erstellen. Es wird empfohlen, die Hardwarekonfiguration mit GPU-Beschleunigung zu verwenden. Die Qualität des Berichts steigt linear mit der Anzahl der Iterationen und der Anzahl der Ergebnisse.
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