DeerFlow - un cadre de recherche approfondie open source de ByteHopper

Qu'est-ce que DeerFlow ?

DeerFlow est un cadre de recherche approfondie open source de ByteDance, conçu pour réaliser efficacement des tâches de recherche complexes. DeerFlow est basé sur une architecture de système multi-agents, comprenant des coordinateurs, des planificateurs, des équipes de recherche et des générateurs de rapports, un support pour la modification en langage naturel du plan de recherche et des fonctionnalités d'embellissement assistées par l'IA. DeerFlow offre de riches options de configuration et un support communautaire open source pour les chercheurs, les analystes, les créateurs de contenu et les individus qui ont besoin d'organiser et d'analyser efficacement l'information.

Principales caractéristiques de DeerFlow

• Intégration du LLMIl prend en charge les modèles multilingues (par exemple Qwen), fournit des interfaces compatibles avec l'OpenAI et prend en charge la sélection dynamique des modèles appropriés en fonction des exigences de la tâche afin de répondre aux tâches de recherche de différentes complexités.
• Intégration de l'outil avec MCPLes services de recherche : intégration de plusieurs moteurs de recherche, crawlers et environnements d'exécution Python, prise en charge de l'accès au domaine privé et des graphes de connaissances, et élargissement des capacités de recherche pour un accès et un traitement rapides de l'information.
• collaboration homme-machineLe système de gestion de l'information est un outil qui permet de modifier le plan de recherche en langage naturel, ce qui permet aux utilisateurs d'ajuster la direction et l'orientation de leur recherche à l'aide de commandes en langage naturel. Fournit des fonctions d'édition post-rapport et de retouche assistée par l'IA pour aider les utilisateurs à optimiser le résultat final.
• création de contenuLe logiciel de gestion de contenu : il génère automatiquement des scripts de podcast et des fichiers audio, fournit des modèles de présentation PowerPoint personnalisables et prend en charge la création d'articles, de rapports et d'autres formats de contenu.

Adresse du site officiel de DeerFlow

• Site web du projet: :https://deerflow.tech/
• Dépôt GitHub: :https://github.com/bytedance/deer-flow

Comment utiliser DeerFlow

• Accéder aux dépôts GitHubLes informations sont disponibles sur le site web de la Commission européenne et sur le site web de l'Union européenne.
• Voir le documentDans le dépôt GitHub, lisez le fichier README.md, qui contient une introduction au projet, des instructions d'installation, des méthodes de configuration et des exemples d'utilisation de base.
• Installation des dépendancesLa commande suivante permet d'installer les dépendances.

pip install -r requirements.txt

• • Si vous rencontrez des problèmes dans votre environnement local, essayez d'isoler les dépendances en utilisant un environnement virtuel tel que venv ou conda.
• Environnement de configurationLes fichiers de configuration et les variables d'environnement doivent être configurés conformément aux instructions du fichier README.md.
• Projets en coursLe script d'entrée pour lancer DeerFlow est généralement décrit dans le fichier README.md. Exemple :

python main.py

• Définir la tâche de rechercheLes tâches de recherche sont basées sur l'interface utilisateur ou les entrées de la ligne de commande.
• Mise en œuvre du mandat de rechercheDeerFlow : DeerFlow appelle automatiquement des outils intégrés (par exemple des moteurs de recherche, des crawlers, etc.) pour collecter des informations qui sont analysées par l'équipe de recherche.
• Visualisation et édition de rapportsLe rapport d'étude : DeerFlow génère automatiquement un rapport d'étude lorsque l'étude est terminée. Visualisez le rapport dans l'interface utilisateur ou dans le système de fichiers et modifiez-le ou retouchez-le si nécessaire.

Avantages principaux de DeerFlow

• Architecture des systèmes multi-agentsLes rôles multi-agents tels que le coordinateur, le planificateur, l'équipe de recherche et le générateur de rapports permettent une décomposition des tâches et une collaboration efficaces, ainsi qu'un ajustement dynamique des plans de recherche.
• Intégration du modèle linguistiqueL'interface compatible avec l'OpenAI prend en charge plusieurs modèles linguistiques (par exemple Qwen), de sorte que les utilisateurs peuvent sélectionner dynamiquement le modèle approprié en fonction des exigences de la tâche et répondre aux besoins de la recherche dans différents scénarios.
• Intégration d'outils richesLes moteurs de recherche : Intégrer les moteurs de recherche, les robots d'indexation et les environnements d'exécution Python pour soutenir l'accès au domaine privé et les graphes de connaissances, en élargissant l'étendue et la profondeur de la recherche.
• Collaboration efficace entre l'homme et la machineLe système permet d'éditer des rapports et d'effectuer des retouches assistées par l'IA afin de réduire la barrière à l'utilisation : les utilisateurs peuvent modifier le plan de recherche en utilisant le langage naturel.
• Configuration et extension flexiblesLes utilisateurs peuvent personnaliser les outils de recherche et les sources de données en fonction de leurs besoins.

A qui s'adresse DeerFlow ?

• chercheurLes services de recherche et d'analyse : rassembler rapidement la documentation et organiser les données pour produire des rapports de recherche, aider à la recherche universitaire et à l'analyse des sujets.
• analyste de marchéLes études de marché : Elles permettent de recueillir les dynamiques du secteur, d'analyser les tendances du marché et de générer rapidement des rapports d'études de marché.
• créateur de contenuLes créateurs disposent ainsi d'un outil de production de contenu efficace.
• Décideurs d'entrepriseLes services d'appui à la prise de décision sont basés sur la collecte de données sectorielles et la production de rapports d'évaluation de projets.
• éducateurLes enseignants doivent être aidés dans la conception des cours, l'organisation du matériel pédagogique et l'amélioration de l'efficacité de l'enseignement.