A principal competência do Local Deep Research, um assistente de pesquisa de IA de código aberto, está em sua operação totalmente localizada e em seus recursos de pesquisa profunda. A ferramenta realiza tarefas de pesquisa complexas sem depender de serviços de nuvem, integrando modelos de idiomas locais de grande porte (por exemplo, gemma3:12b hospedado por Ollama) com recursos de pesquisa abrangentes. Ela oferece vantagens significativas em relação às ferramentas de IA baseadas em nuvem em termos de proteção da privacidade dos dados e é particularmente adequada para lidar com materiais de pesquisa confidenciais.
A arquitetura técnica oferece suporte a várias funções importantes: recuperação automática de bancos de dados acadêmicos (arXiv, PubMed), Wikipedia e conteúdo da Web; geração de relatórios estruturados com citações formais; e análise de geração aprimorada por recuperação (RAG) de documentos locais. O processo de instalação é padronizado pelo ambiente Python, e o serviço de pesquisa SearXNG pode ser implantado rapidamente com o Docker para aprimorar a recuperação na Web.
Na prática, os usuários podem escolher o modo de resumo rápido para obter respostas instantâneas (resposta em segundos) ou iniciar várias rodadas de pesquisa iterativa (padrão 2 rodadas) para gerar um relatório Markdown completo com índice e capítulos. A configuração de hardware é recomendada para usar a aceleração de GPU; a qualidade do relatório aumenta linearmente com o número de iterações e o número de resultados.
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