Open Deep Research: generar investigación sobre IA a partir del contenido de las búsquedas web

Introducción general

Open Deep Research es una herramienta de código abierto de generación de informes de investigación basada en IA que sirve como alternativa de código abierto a las capacidades de investigación profunda de Google Gemini. Desarrollado en TypeScript y construido sobre el framework Next.js 15, el proyecto integra la API de búsqueda Azure Bing y Google. Géminis Modelo AI. Automatiza la extracción de información valiosa de los resultados de las búsquedas web y genera informes de análisis en profundidad. El sistema funciona mediante tres pasos fundamentales: en primer lugar, utiliza la API de búsqueda de Bing para obtener resultados de búsqueda exhaustivos; a continuación, utiliza JinaAI para extraer y procesar el contenido de las páginas web seleccionadas; y, por último, aplica la tecnología de IA para generar informes de investigación personalizados. El proyecto admite múltiples formatos de exportación e implementa la limitación de la tasa de peticiones para garantizar la estabilidad, lo que lo convierte en un completo asistente de investigación de código abierto.

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Lista de funciones

• Admite búsqueda en la web con filtrado de tiempo
• Extracción inteligente de contenidos web e información clave
• Generación automática de informes basada en IA
• Exportación multiformato (PDF, Word, texto)
• Mecanismo de protección de limitación de la velocidad de solicitud integrado
• Diseño adaptable a múltiples dispositivos
• Número de resultados de búsqueda y límites de selección personalizables
• Ajuste seguro del nivel de búsqueda
• Opciones flexibles de configuración del mercado/región

Utilizar la ayuda

1. Preparación para el despliegue

Antes de empezar a utilizar Open Deep Research, debe preparar el entorno y los recursos siguientes:

• Node.js versión 18 o superior
• Gestor de paquetes (npm, yarn, pnpm o bun)
• Clave de suscripción Azure (para la búsqueda Bing)
• Clave API de Google Gemini Pro
• Cuenta Upstash Redis (para limitar la velocidad)

2. Pasos de la instalación

1. Clonar el repositorio de código:

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

2. Instale la dependencia:

npm install

3. Configurar variables de entorno:
   establecer.env.localy rellene las claves API necesarias:

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. Inicie el servidor de desarrollo:

npm run dev

3. Configuración del sistema

Puede hacerlo modificando la directivalib/config.tspara personalizar las siguientes opciones:

Ajuste del límite de velocidad:

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
}

Ajustes de búsqueda:

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. Proceso de utilización

1. Visite la página de inicio de la aplicación (http://localhost:3000 para el entorno de desarrollo local)
2. Introduzca el tema o la palabra clave que desea investigar
3. El sistema obtendrá los resultados de búsqueda a través de la API de Bing
4. Seleccione los resultados de búsqueda que desea analizar (hasta 3)
5. El sistema extraerá automáticamente el contenido de la página seleccionada
6. La IA procesará el contenido extraído y generará un informe de investigación
7. Seleccione el formato de exportación deseado (PDF, Word o Texto) para descargar el informe

5. Precauciones

• Asegúrese de que la clave API está configurada correctamente y es válida.
• Conozca los límites de uso de la API y evite sobrepasar las cuotas
• Se recomienda activar la limitación de velocidad en entornos de producción
• Los parámetros de configuración pueden ajustarse en función de las necesidades
• Compruebe periódicamente la validez de la clave API