Open Deep Research: Generierung von KI-Forschung auf der Grundlage von Websuchinhalten

Allgemeine Einführung

Open Deep Research ist ein Open-Source-Tool zur Erstellung von KI-gesteuerten Forschungsberichten, das als Open-Source-Alternative zu den Deep-Research-Funktionen von Google Gemini dient. Das in TypeScript entwickelte und auf dem Next.js 15-Framework aufbauende Projekt integriert die Azure Bing Search API und Google Zwillinge KI-Modell. Es automatisiert die Extraktion wertvoller Informationen aus Websuchergebnissen und erstellt ausführliche Analyseberichte. Das System arbeitet in drei Kernschritten: Zunächst nutzt es die Bing Search API, um umfassende Suchergebnisse zu erhalten, dann verwendet es JinaAI, um den Inhalt ausgewählter Webseiten zu extrahieren und zu verarbeiten, und schließlich wendet es KI-Technologie an, um maßgeschneiderte Forschungsberichte zu erstellen. Das Projekt unterstützt mehrere Exportformate und implementiert eine Begrenzung der Anfragerate, um die Stabilität zu gewährleisten, was es zu einem vollwertigen Open-Source-Rechercheassistenten macht.

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Funktionsliste

• Unterstützt Websuche mit Zeitfilterung
• Intelligente Extraktion von Webinhalten und Schlüsselinformationen
• KI-gesteuerte automatische Berichterstellung
• Unterstützung für den Export mehrerer Formate (PDF, Word, Text)
• Integrierter Schutzmechanismus zur Begrenzung der Anforderungsrate
• Responsive Design für mehrere Geräte
• Individuell anpassbare Anzahl von Suchergebnissen und Auswahlgrenzen
• Unterstützung für die Einstellung der sicheren Suchebene
• Flexible Einstellungsmöglichkeiten für Märkte/Regionen

Hilfe verwenden

1. die Vorbereitung auf den Einsatz

Bevor Sie mit Open Deep Research beginnen, müssen Sie die folgende Umgebung und Ressourcen vorbereiten:

• Node.js Version 18 oder höher
• Paketverwaltung (npm, yarn, pnpm oder bun)
• Azure-Abonnementschlüssel (für die Bing-Suche)
• Google Gemini Pro API-Schlüssel
• Upstash Redis-Konto (für die Ratenbegrenzung)

2. die Installationsschritte

1. Klonen Sie das Code-Repository:

git clone https://github.com/btahir/open-deep-research
cd open-deep-research

2. Installieren Sie die Abhängigkeit:

npm install

3. Konfigurieren Sie die Umgebungsvariablen:
   einrichten..env.localDatei und geben Sie die erforderlichen API-Schlüssel ein:

AZURE_SUB_KEY=您的Azure订阅密钥
GEMINI_API_KEY=您的Gemini API密钥
UPSTASH_REDIS_REST_URL=您的Redis URL
UPSTASH_REDIS_REST_TOKEN=您的Redis Token

4. Starten Sie den Entwicklungsserver:

npm run dev

3. die Systemkonfiguration

Sie können dies tun, indem Sie dielib/config.tsDatei, um die folgenden Einstellungen anzupassen:

Einstellung der Ratengrenze:

rateLimits: {
enabled: true,         // 启用/禁用速率限制
search: 5,            // 每分钟搜索请求数
contentFetch: 20,     // 每分钟内容获取请求数
reportGeneration: 5,  // 每分钟报告生成请求数
}

Sucheinstellungen:

search: {
resultsPerPage: 10,           // 每页搜索结果数
maxSelectableResults: 3,      // 用户可选择的最大结果数
safeSearch: 'Moderate',       // 安全搜索设置
market: 'en-US',             // 搜索市场/地区
}

4 Prozess der Nutzung

1. Besuchen Sie die Homepage der Anwendung (http://localhost:3000 für die lokale Entwicklungsumgebung)
2. Geben Sie das zu recherchierende Thema oder Stichwort ein
3. Das System erhält die Suchergebnisse über die Bing-API
4. Wählen Sie die zu analysierenden Suchergebnisse aus (bis zu 3)
5. Das System extrahiert automatisch den Inhalt der ausgewählten Seite
6. Die KI verarbeitet die extrahierten Inhalte und erstellt einen Forschungsbericht
7. Wählen Sie das gewünschte Exportformat (PDF, Word oder Text), um den Bericht herunterzuladen.

5. vorsichtsmaßnahmen

• Stellen Sie sicher, dass der API-Schlüssel korrekt konfiguriert und gültig ist.
• Beachten Sie die API-Nutzungsgrenzen und vermeiden Sie die Überschreitung von Quoten
• Es wird empfohlen, die Ratenbegrenzung in Produktionsumgebungen zu aktivieren
• Die Konfigurationsparameter können nach Bedarf angepasst werden
• Regelmäßige Überprüfung der Gültigkeit des API-Schlüssels