KResearch: Google Gemini APIで詳細な調査レポートを無料作成

KResearchはオープンソースのブラウザアプリケーションであり、人工知能によってユーザが詳細な調査を迅速に完了できるように設計されている。Google Gemini APIを活用し、情報収集、分析、レポート作成を自動化します。ユーザはリサーチトピックを入力するだけで、KResearchは質問によって要件を明確にし、リサーチ戦略を立て、自動的に情報をウェブ検索し、構造化されたMarkdownレポートを生成する。プロセス全体がリアルタイムで表示されるため、情報に素早くアクセスする必要のある学生、研究者、プロダクト・マネージャーに適している。このプロジェクトはGitHubでホスティングされており、コードはユーザーが自由にデプロイ、変更できるよう公開されている。

機能一覧

• テーマの明確化AIによる質問で、ユーザーの研究の方向性やニーズを明確にする。
• 研究戦略の立案トピックに基づいた明確な研究計画を自動的に作成します。
• 自動化された情報収集関連するページやデータは、Google Search APIを通じて自動的に取得されます。
• リアルタイム調査ログあらゆる段階で研究の進捗状況を示し、プロセスの透明性を保つ。
• レポート作成表、数式、グラフを含むMarkdownレポートを作成します。
• 複数のモードをサポート様々なニーズに対応するため、迅速でバランスの取れた綿密なリサーチモードを提供。
• 設定可能な反復回数ユーザーは、研究の深さを制御するために、1～500の研究の反復を設定することができます。
• ナレッジグラフ出力情報の構造を明確に示す視覚的な概念関係図を作成する。

ヘルプの使用

設置プロセス

KResearchは、導入が簡単で複雑な環境を必要としない、ブラウザベースのオープンソースツールです。詳しいインストール手順は以下の通りです：

1. コードベースのクローン
   ターミナルを開き、以下のコマンドを実行してKResearchプロジェクトをクローンする：

   git clone https://github.com/KuekHaoYang/KResearch.git
   

   プロジェクト・カタログにアクセスする：

   cd KResearch
   

2. 依存関係のインストール
   npmまたはpnpmを使用してプロジェクトの依存関係をインストールします：

   npm install
   

   もしかしたら

   pnpm install
   

3. APIキーの設定
   KResearchはGoogle Gemini APIに依存しており、設定にはAPIキーが必要です。
   • 確立 .env ファイルをプロジェクト・ルート・ディレクトリで実行する：

     echo 'API_KEY="your_gemini_api_key_here"' > .env
     

   • または、ブラウザのインターフェイスからキーを設定します。アプリを開いた後、右下の「設定」ボタンをクリックし、ポップアップウィンドウにAPIキーを入力する。キーはブラウザのローカルに保存され、データが漏れることはありません。
   • Gemini APIキーの取得: Google Cloud Platformにアクセスし、プロジェクトを作成し、Gemini APIを有効にしてキーを生成する。
4. 開発サーバーの起動
   以下のコマンドを実行してローカル・サーバーを起動する：

   npm run dev
   

   端末はローカルアドレス（通常は http://localhost:5173).このアドレスをブラウザで開くと、アプリケーションが実行されます。APIキーが設定されていない場合、インターフェースは警告を表示します。

使用プロセス

1. 研究テーマを入力する
   KResearchのウェブページを開くと、インターフェースの中央に大きな入力ボックスがあります。研究トピック（例：「ヘルスケアにおける人工知能」）を英語、中国語、または混合言語で入力します。
2. 研究モデルの選択
   インターフェイスの左上でリサーチモードを選択する：
   • 超高速最初の探索に適したクイックスキャン（約1～2分）。
   • 速い簡単な調査には適度なスピード。
   • バランススピードと深さのバランスが取れている。
   • ディープ・ダイブ15分程度で、複雑なトピックに適している。
     まずウルトラファストで対象範囲をテストし、確認後にディープダイブでより深く潜ることを推奨する。
3. 反復回数の設定
   入力ボックスの下に、調査の最大反復回数（1～500回）を設定する。反復回数が多ければ多いほど、より包括的な情報が収集されますが、その分時間がかかります。初期使用には10～20回の反復を推奨する。
4. 主題の明確化
   Next: Clarify Topic（次へ：トピックを明確に）」ボタンをクリックすると、AIがあなたの研究範囲を明確にするために2～3の質問をします。例えば、"ブロックチェーン技術 "と入力した後、AIは、"ブロックチェーンのアプリケーションシナリオ、技術原理、市場動向のいずれを研究したいですか？"と質問するかもしれません。 ユーザーが答えると、AIは「明確化完了」のステータスを保存する。
5. 研究戦略の見直し
   AIが研究戦略を作成すると、インターフェースに計画の概要が表示される（例えば、「技術のボトルネック→サプライチェーン→政策への影響」）。ユーザーは戦略を編集したり、「すぐに調査を開始する」または「最初のアクションを確認して続行する」を選択することができる。後者では、AIが提示した最初の検索クエリを確認することができる。
6. 研究プロセスのモニタリング
   アクションを実行し、調査を開始する」をクリックすると、インターフェイスの右側にリアルタイムの調査ログが表示されます。ログは検索と分析の各ステップを記録します。ステップに1分以上かかる場合は、「まだ作業中です」というメッセージが表示されます。ユーザーは「キャンセル」をクリックすることで、いつでも調査を中断することができます。
7. レポートへのアクセス
   調査が完了すると、KResearchは見出し、表、KaTeX数式（数学モデルなど）、マーメイドチャート（概念関係図など）を含むMarkdownレポートを生成します。レポートは最初のドラフトと詳細なリビジョンの2段階で作成されます。ユーザーは、学術的な執筆やプレゼンテーションのためにレポートをダウンロードまたはコピーすることができます。

注目の機能操作

• リアルタイムログ右側のパネルには、検索されたキーワードや抽出されたポイントなど、AIの判断プロセスが表示される。ユーザーはいつでもAIのロジックを確認できる。
• ナレッジマップレポートには、テーマ内のエンティティ（人物や企業など）間のつながりを示す概念関係図が添付されており、複雑なトピックの分析に適している。
• 多言語サポート入力ボックスは中国語と英語の混在をサポートし、レポートの言語は入力と一致している。
• オープンソースのカスタマイズGitHubリポジトリでは、詳細なドキュメントとコミュニティ・サポートを提供している。

ほら

• ネットワークが安定していること、API呼び出しに常時接続が必要であることを確認する。
• APIキーは、漏洩を避けるために適切に保管する必要がある。
• レポートには、デフォルトで引用が含まれていません。引用が必要な場合は、ログからソースリンクを手動で抽出する必要があります。

アプリケーションシナリオ

1. 学術研究
   学生や研究者は、KResearch を使って論文に関する情報を素早く収集することができます。例えば、「量子コンピューティングの発展」について研究している場合、KResearch は、技術的進歩、主要な数値、最新の論文を含むレポートを作成し、手作業による検索の時間を節約することができます。
2. 市場分析
   プロダクトマネージャーは、超高速モードで市場動向の概要を素早く把握し、ディープダイブモードで競合他社や業界のデータを詳細に分析することができます。例えば、「電気自動車用バッテリー技術」を調査すると、サプライチェーンや政策への影響に関する詳細なレポートが得られます。
3. 学習支援
   学生はKResearchを使って、授業ノートや復習資料を整理することができます。例えば、「機械学習の基礎」と入力すると、KResearchはアルゴリズムの原理と例を含む構造化されたノートを生成します。
4. プロジェクト計画
   起業家は、KResearch を使って新しい分野の実現可能性を探ることができる。例えば、「持続可能なエネルギー・ソリューション」を研究することで、技術、市場、政策の包括的な分析が可能になります。

品質保証

1. KResearchは有料ですか？
   KResearchはフリーでオープンソースのツールですが、ユーザー自身がGoogle Gemini APIキーを取得する必要があります。APIの利用には、Googleの価格設定ポリシーによって費用が発生する場合があります。 https://x.ai/api 詳細を見る
2. レポートの質はどのように保証されるのか？
   KResearchは、検索とAIスクリーニングを何度も繰り返し、情報の正確性を保証します。ユーザーは、ログやソースリンクをレビューしてレポート内容を検証することができ、Deep Diveモードでは、より信頼性の高いウェブデータを抽出します。
3. オフラインで使用できますか？
   現在のところ、KResearchはGemini APIを呼び出すためにネットワーク接続に依存しており、オフラインで実行することはできません。将来のバージョンでは、ローカルモデルをサポートする可能性があります。
4. 複雑なテーマにはどう対処していますか？
   Deep Diveモードを使用し、反復回数を多く設定することを推奨する（例：50回）。研究の方向性が正確であることを確認するために、明確化フェーズでAIの質問に詳細に回答する。