KResearch: gere relatórios de pesquisa aprofundados gratuitos com as APIs do Google Gemini

O KResearch é um aplicativo de navegador de código aberto desenvolvido para ajudar os usuários a concluir rapidamente pesquisas aprofundadas por meio de inteligência artificial. Ele aproveita a API do Google Gemini para automatizar a execução da coleta de informações, a análise e a geração de relatórios. Os usuários simplesmente inserem um tópico de pesquisa, e o KResearch esclarece os requisitos fazendo perguntas, desenvolve uma estratégia de pesquisa, procura automaticamente informações na Web e gera um relatório estruturado em Markdown. Todo o processo é exibido em tempo real, o que o torna adequado para estudantes, pesquisadores e gerentes de produtos que precisam acessar informações rapidamente. O projeto está hospedado no GitHub, e o código está aberto para os usuários implantarem e modificarem livremente.

Lista de funções

• Esclarecimento temáticoAjude os usuários a esclarecer a direção e as necessidades de suas pesquisas fazendo perguntas por meio de IA.
• Geração de estratégia de pesquisaGeração automática de um plano de pesquisa claro com base no tópico.
• Coleta automatizada de informaçõesPágina de pesquisa: páginas e dados relevantes são obtidos automaticamente por meio da API de pesquisa do Google.
• Registro de pesquisa em tempo realDemonstre o progresso da pesquisa em cada etapa e mantenha o processo transparente.
• Geração de relatóriosGeração de relatórios Markdown com tabelas, fórmulas e gráficos.
• Suporta vários modosOferece modos de pesquisa rápidos, equilibrados e aprofundados para atender a diferentes necessidades.
• Número configurável de iteraçõesO usuário pode definir de 1 a 500 iterações de estudo para controlar a profundidade do estudo.
• Saída do gráfico de conhecimentoGerar diagramas de relações conceituais visuais que mostrem claramente a estrutura das informações.

Usando a Ajuda

Processo de instalação

O KResearch é uma ferramenta de código aberto baseada em navegador, fácil de implantar e que não requer um ambiente complexo. Veja a seguir as etapas detalhadas de instalação:

1. Clonagem da base de código
   Abra um terminal e execute o seguinte comando para clonar o projeto KResearch:

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

   Vá para o catálogo de projetos:

   cd KResearch
   

2. Instalação de dependências
   Instale as dependências do projeto usando npm ou pnpm:

   npm install
   

   talvez

   pnpm install
   

3. Configuração da chave de API
   O KResearch depende da API do Google Gemini e requer uma chave de API para ser configurado.
   • estabelecer .env executado no diretório raiz do projeto:

     echo 'API_KEY="your_gemini_api_key_here"' > .env
     

   • Como alternativa, defina a chave por meio da interface do navegador. Depois de abrir o aplicativo, clique no botão "Settings" (Configurações) no canto inferior direito e insira a chave da API na janela pop-up. A chave será armazenada localmente no navegador, e os dados não serão vazados.
   • Obter a chave da API Gemini: visite o Google Cloud Platform, crie um projeto e ative a API Gemini para gerar a chave.
4. Iniciando o servidor de desenvolvimento
   Execute o seguinte comando para iniciar o servidor local:

   npm run dev
   

   O terminal exibe o endereço local (geralmente http://localhost:5173). Abra esse endereço em um navegador e o aplicativo será executado. Se a chave da API não estiver configurada, a interface exibirá um aviso.

Processo de uso

1. Insira um tópico de pesquisa
   Quando você abre a página da Web do KResearch, há uma caixa de entrada grande no centro da interface. Digite um tópico de pesquisa (por exemplo, "Artificial Intelligence in Healthcare") em inglês, chinês ou uma combinação de idiomas.
2. Seleção do modelo de pesquisa
   Selecione Research Mode (Modo de pesquisa) no canto superior esquerdo da interface:
   • Ultra rápidoVarredura rápida, adequada para a exploração inicial (cerca de 1 a 2 minutos).
   • rápidoVelocidade moderada para pesquisas simples.
   • EquilibradoVelocidade e profundidade equilibradas para a maioria dos cenários.
   • Mergulho profundoEstudo aprofundado, leva cerca de 15 minutos e é adequado para tópicos complexos.
     Recomenda-se testar a faixa de assunto com o Ultra Fast primeiro e depois aprofundar com o Deep Dive após a confirmação.
3. Definição do número de iterações
   Abaixo da caixa de entrada, defina o número máximo de iterações do estudo (1-500). Quanto mais iterações, mais abrangentes serão as informações coletadas, mas mais tempo levará. Recomendamos de 10 a 20 iterações para uso inicial.
4. Esclarecimento do assunto
   Clique no botão "Next: Clarify Topic" (Próximo: Esclarecer tópico), e a IA fará de duas a três perguntas para ajudar a esclarecer o escopo de sua pesquisa. Por exemplo, depois de inserir "tecnologia blockchain", a IA pode perguntar: "Você deseja estudar os cenários de aplicação, os princípios técnicos ou as tendências de mercado do blockchain?" Depois que o usuário responder, a IA salvará o status "esclarecimento concluído".
5. Revisão das estratégias de pesquisa
   Quando a IA tiver gerado uma estratégia de pesquisa, a interface exibirá um esboço do plano (por exemplo, "gargalos tecnológicos → cadeia de suprimentos → implicações políticas"). O usuário pode editar a estratégia ou optar por "iniciar a pesquisa imediatamente" ou "revisar a primeira ação e continuar". Essa última opção permite que o usuário verifique a primeira consulta de pesquisa feita pela IA.
6. Monitoramento do processo de pesquisa
   Depois de clicar em "Perform action and start research" (Executar ação e iniciar pesquisa), um registro de pesquisa em tempo real é exibido no lado direito da interface. O registro grava cada etapa da pesquisa e da análise. Se uma etapa demorar mais de 1 minuto, será exibida uma mensagem de "ainda trabalhando". O usuário pode interromper o estudo a qualquer momento clicando em "Cancel" (Cancelar).
7. Acesso a relatórios
   Após a conclusão da pesquisa, o KResearch gera um relatório Markdown contendo títulos, tabelas, fórmulas KaTeX (por exemplo, modelos matemáticos) e gráficos Mermaid (por exemplo, diagramas de relacionamento conceitual). O relatório é gerado em dois estágios: um primeiro rascunho e uma revisão detalhada. Os usuários podem fazer o download ou copiar o relatório para redação ou apresentações acadêmicas.

Operação da função em destaque

• Registros em tempo realO painel direito mostra o processo de tomada de decisão da IA, como as palavras-chave pesquisadas e os pontos-chave extraídos. Os usuários podem verificar a lógica da IA a qualquer momento.
• mapa de conhecimentoO relatório é acompanhado por um diagrama de relacionamento conceitual que mostra os vínculos entre as entidades (por exemplo, pessoas, empresas) dentro do tema, adequado para a análise de tópicos complexos.
• Suporte a vários idiomasIdioma: A caixa de entrada suporta uma combinação de chinês e inglês, e o idioma do relatório é consistente com a entrada, o que é adequado para usuários globais.
• Personalização de código abertoO repositório do GitHub fornece documentação detalhada e suporte da comunidade.

advertência

• Certifique-se de que a rede seja estável e que as chamadas de API exijam uma conexão constante.
• As chaves de API precisam ser armazenadas adequadamente para evitar vazamentos.
• Os relatórios não contêm citações por padrão. Se for necessária uma citação, será preciso extrair manualmente o link da fonte do registro.

cenário do aplicativo

1. pesquisa acadêmica
   Estudantes ou acadêmicos podem usar o KResearch para reunir rapidamente informações sobre um artigo. Por exemplo, se estiver pesquisando "Desenvolvimentos em computação quântica", o KResearch pode gerar um relatório contendo avanços técnicos, índices e os artigos mais recentes, economizando tempo em pesquisas manuais.
2. análise de mercado
   Os gerentes de produtos podem obter uma visão geral rápida das tendências de mercado no modo Ultra Fast e usar o modo Deep Dive para analisar em profundidade os dados da concorrência ou do setor. Por exemplo, a pesquisa "Electric Vehicle Battery Technology" fornece um relatório detalhado sobre a cadeia de suprimentos e as implicações políticas.
3. Assistência ao aprendizado
   Os alunos podem usar o KResearch para organizar as anotações do curso ou os materiais de revisão. Por exemplo, digite "Machine Learning Fundamentals" e o KResearch gerará anotações estruturadas com princípios e exemplos de algoritmos.
4. Planejamento de projetos
   Os empreendedores podem usar o KResearch para explorar a viabilidade de novas áreas. Por exemplo, a pesquisa de "soluções de energia sustentável" fornece uma análise abrangente de tecnologia, mercados e políticas.

QA

1. Preciso pagar pelo KResearch?
   O KResearch é uma ferramenta gratuita e de código aberto, mas exige que os usuários obtenham sua própria chave de API do Google Gemini. https://x.ai/api Ver detalhes.
2. Como a qualidade do relatório é garantida?
   O KResearch garante a precisão das informações por meio de várias rodadas de pesquisa iterativa e triagem de IA. Os usuários podem revisar os registros e os links de origem para validar o conteúdo do relatório, e o modo Deep Dive extrai dados mais confiáveis da Web.
3. Ele pode ser usado off-line?
   Atualmente, o KResearch depende de uma conexão de rede para chamar a API Gemini e não pode ser executado off-line. Versões futuras poderão oferecer suporte a modelos locais.
4. Como você lida com temas complexos?
   Recomenda-se usar o modo Deep Dive e definir um número alto de iterações (por exemplo, 50). Responda detalhadamente às perguntas da IA durante a fase de esclarecimento para garantir que a direção da pesquisa seja precisa.