离线/弱网环境适配方案
针对网络条件受限的情况，可采用以下优化策略：
- 本地模型部署：通过HuggingFace集成LLaMA、Falcon等开源模型（需8GB+显存），修改`configs/model_config.yaml`指定本地端点。
- 缓存机制利用：使用`–cache_only`模式运行时，系统会优先读取之前缓存的结果（存储在`./cache/`目录），仅对新增查询发起请求。
- 精简搜索策略：配置`minimal_search=true`限制每个查询最多返回3个最优结果，减少数据传输量。
- 分段执行功能：通过`–stage=planning`等参数分阶段运行，允许在网络良好时仅执行搜索阶段，离线时进行写作处理。
具体实施：
- 安装本地模型服务：`uv pip install transformers torch`
- 创建离线配置文件`offline_mode.yaml`禁用云API
- 使用命令：`python main.py –topic “本地测试” –offline –model=local/llama3`
- 可将完整项目打包为Docker镜像便于移动使用
备选方案：
- 预下载Wikipedia等知识库的离线副本（需50GB+存储）
- 使用RSS订阅代替实时搜索获取更新
- 配置Zotero等本地文献管理器作为替代信源
本答案来源于文章《Together Open Deep Research：生成带索引的深度研究报告》
未经允许不得转载：AI生产力工具 » 怎样优化Open Deep Research在低网络带宽环境下的使用体验？
简体中文 
English 
日本語 
Deutsch 
Português do Brasil