Research Rabbit : recherche sur le web et rédaction de rapports à l'aide de LLM natifs, en approfondissant automatiquement les sujets spécifiés par l'utilisateur et en générant des résumés.

Introduction générale

Research Rabbit est un assistant de recherche et de résumé sur le web basé sur le LLM (Large Language Model). Une fois que l'utilisateur a fourni un sujet de recherche, Research Rabbit génère une requête de recherche, obtient des résultats web pertinents et résume ces résultats. Il répète ce processus, en comblant les lacunes de connaissances, et génère finalement un résumé en Markdown qui inclut toutes les sources. L'outil fonctionne entièrement localement, ce qui garantit la confidentialité et la sécurité des données.

Liste des fonctions

• Générer des requêtes de rechercheLes services de recherche : Générer des requêtes de recherche basées sur des sujets fournis par l'utilisateur.
• Recherche sur le webLes ressources sont accessibles à tous : utilisez un moteur de recherche configuré (par exemple, Tavily) pour trouver des ressources pertinentes.
• Résultats sommairesRésumé des résultats d'une recherche sur le web à l'aide d'une méthode locale de gestion des connaissances (LLM).
• synthèse réflexiveLes services d'aide à la décision : Identifier les lacunes en matière de connaissances et générer de nouvelles requêtes de recherche.
• une mise à jour itérativeLes recherches : Effectuer des recherches et des résumés à plusieurs reprises pour affiner progressivement la recherche.
• opération localeLes données sont traitées localement afin de garantir la confidentialité des données.
• Résumé Markdown: Générer un résumé final en Markdown avec toutes les sources.

Utiliser l'aide

Processus d'installation

1. Tirer le LLM localLes résultats de l'étude de faisabilité de l'Ollama, par exemple, sont les suivantsollama pull llama3.2.
2. Obtenir la clé API de Tavily: Enregistrement de Tavily et obtention de la clé API, définition des variables d'environnement.export TAVILY_API_KEY=<your_tavily_api_key>.
3. entrepôt de clones: Rungit clone https://github.com/langchain-ai/research-rabbit.gitEntrepôt de clonage.
4. Installation des dépendances: Allez dans le répertoire du projet et exécutezuvx --refresh --from "langgraph-cli[inmem]" --with-editable . --python 3.11 langgraph devInstaller la dépendance.
5. Assistant de démarrageDémarrer le serveur LangGraph et accéder à la base de donnéeshttp://127.0.0.1:2024Consulter la documentation de l'API et l'interface Web.

Processus d'utilisation

1. Configuration du LLMNom du LLM local : Définir le nom du LLM local à utiliser dans l'interface Web de LangGraph Studio (par défaut).llama3.2).
2. Définir la profondeur de la recherche: Configure la profondeur des itérations de l'étude (par défaut 3).
3. Entrer un sujet de rechercheDémarrer l'assistant de recherche en entrant le sujet de la recherche dans l'onglet Configuration.
4. Voir le processusL'assistant génère une requête de recherche, effectue une recherche sur le web, résume les résultats à l'aide de LLM et répète le processus.
5. Obtenir le résuméUne fois la recherche terminée, l'assistant génère un résumé en Markdown avec toutes les sources, que l'utilisateur peut consulter et modifier.

Principales fonctions

• Générer des requêtes de rechercheL'assistant génère automatiquement une requête de recherche après la saisie d'un sujet de recherche.
• Recherche sur le webL'assistant utilise le moteur de recherche configuré pour trouver des ressources pertinentes.
• Résultats sommairesL'assistant utilise le LLM local pour résumer les résultats de la recherche et générer un rapport préliminaire.
• synthèse réflexiveL'assistant identifie les lacunes dans le résumé et génère de nouvelles requêtes pour poursuivre la recherche.
• une mise à jour itérativeL'assistant effectuera des recherches et des synthèses de manière itérative afin d'affiner progressivement la recherche.
• Générer des résumés en MarkdownUne fois la recherche terminée, l'assistant génère un résumé final en Markdown avec toutes les sources, que l'utilisateur peut consulter et modifier.